ChatGPT 精简总结:Chat Generative Pre-trained Transformer

ChatGPT其实用的方法和InstructGPT一样,不同的是数据集和应用场景。

  • InstructGPT的训练目标是根据给定的指令生成满足条件的内容。在训练时,InstructGPT使用了带有指令或约束条件的数据来训练模型(指令微调SFT,奖励模型RM,强化学习PPO)。因此,InstructGPT主要用于生成满足特定要求的文本,例如生成问题答案、摘要、代码等。

  • ChatGPT的训练目标则是生成自然流畅的对话,使得机器可以与人类进行自然的对话交互。在训练时,ChatGPT使用了大规模的对话数据来训练模型(指令微调SFT,奖励模型RM,强化学习PPO),以便使其能够理解自然语言的语法、语义和上下文信息,从而能够生成自然流畅的对话。因此,ChatGPT主要用于生成对话,例如与聊天机器人。

  • 因此,虽然InstructGPT和ChatGPT都是基于GPT模型的语言生成模型,但它们的训练数据和应用场景有所不同,主要是根据不同的输入数据进行训练,生成的输出结果也有所不同。

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⭐ 动机:

  • 在GPT-1/2/3中,他们的主要任务还是续写即文字接龙,不太擅长与听你指令干活。比如,你输入“给我写一份方案”,GPT很可能输出的是“主题是关于如何入门深度学习”,而不是给你生成出一份方案。
  • 和Instruct-GPT类似,ChatGPT也是为了解决这个问题,但因为场景是对话,所以使用了大规模的对话数据来训练模型(指令微调SFT,奖励模型RM,强化学习PPO)。

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