instructGPT

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

方向一：ChatGPTChatGPT是基于GPT-3.5（GenerativePre-trainedTransformer3.5）架构开发的对话AI模型，是InstructGPT的兄弟模型。

人帝·2024-01-24 22:39

从预训练模型到大模型及多模态智能体研究简述

从预训练模型到生成式大模型发展方向研究简述自然语言预训练模型（BERT；GPT；GLM）生成式大语言模型（InstructGPT；ChatGLM）多模态生成式模型智能体与具身智能异构多模态认知智能（区别其他模型核心

Ada's·2024-01-23 10:37

从 GPT1 - GPT4 拆解

从GPT1-GPT4拆解从GPT1-GPT4GPT1：更适用于文本生成领域GPT2：扩展数据集、模型参数，实现一脑多用（多个任务）GPT3：元学习+大力出奇迹InstructGPT：指示和提示学习+人工反馈强化学习

Debroon·2024-01-19 12:28

十分钟读完 OpenAI提出InstructGPT模型的经典论文：Training language models to follow instructions with human feedback

OpenAI提出新模型InstructGPT：通过人类反馈微调大型语言模型，减少有害输出引言：探索大型语言模型与用户意图对齐的新途径随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LMs）在自然语言处理（NLP

夕小瑶·2024-01-17 10:15

原创 | 一文读懂ChatGPT中的强化学习

原文：原创|一文读懂ChatGPT中的强化学习ChatGPT基于OpenAI的GPT-3.5创造，是InstructGPT的衍生产品，它引入了一种新的方法，将人类反馈纳入训练过程中，使模型的输出与用户的意图更好地结合

javastart·2024-01-12 12:07

【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

前言：语言模型的输出依赖于预训练的数据集，研究者想要探索无监督领域的模型，使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果，为了让模型的泛化性能尽可能的强，研究者会提供尽可能大的数据集。但这样的训练方法存在两个问题：一、有效性。模型的性能依赖于训练时使用的文本，但是研究者并不知道无标签的大批量的数据集是否可以使模型学习到解决指定任务的能力，可能对于特定领域来说，模型根本没见过这样的数据；二、安全性，模

Shackles Lay·2024-01-11 06:34

10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptxGPT-1比BERT诞生略早几个月。

C--G·2024-01-11 06:34

Instruct GPT:training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT论文局限性GPT等大型语言模型基于Prompt的zeroshot的学习范式有一个很大的问题是，预训练的模型完成的任务是后继文本的预测，这和具体任务的要求有一些偏离，生成的结果也不一定符合人的意图

WindyChanChan·2024-01-11 06:32

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图

orangerfun·2024-01-11 06:25

文献阅读：Training language models to follow instructions with human feedback

2.模型优化设计3.实验结果4.总结&思考文献链接：https://arxiv.org/abs/2203.021551.文献工作简介这篇文章是OpenAI在上年提出的一篇对于GPT3的改进文章，提出了InstructGPT

Espresso Macchiato·2024-01-11 06:22

#Paper Reading# Training language models to follow instructions with human feedback

Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.02155论文发表于:arXiv2022论文所属单位:OpenAI论文大体内容本文主要提出了GPT-3.5（InstructGPT

John159151·2024-01-11 06:48

深度学习 | 多模态算法

一、InstructGPT模型1、GPT系列回顾chatGPT和InstructGPT都使用了指示学习和基于人工反馈的强化学习来指导模型的训练，不同点仅仅是在采集数据的方式上有所差异。

西皮呦·2024-01-04 22:49

Text-to-SQL小白入门（九）InstructGPT论文：教你如何训练ChatGPT

论文概述InstructGPT和ChatGPT的训练流程基本一致，ChatGPT是改进后的InstructGPT，比如InstructGPT是基于GPT-3训练，而ChatGPT是基于GPT-3.5训练

junewgl·2023-12-31 13:07

偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析

OpenAIpaper:InstructGPT,Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackpaper:LearningtosummarizefromhumanfeedbackIntroducingChatGPT

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

OpenAI: InstructGPT的简介

更好的AI才是目标这里把InstructGPT拆成两个部分，本章只说指令微调的部分，也就是训练三部曲中的第一步，论文

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

基于人类反馈的强化学习（RLHF）

例如，InstructGPT项目中，标注人员会创造性地编写输入提示（比如，“给出五个重燃职业激情的建议”）和对应的输出，覆盖了开放式

samoyan·2023-12-30 19:20

GPT系列综述

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptx，下面的论文会详细分析。ChatGPT沿用了InstructGPT，但是数据大了好几个量级。G

AmberlikeNLP·2023-12-29 13:16

GPT / GPT-2 / GPT-3 / InstructGPT 进化之路

‍知乎：AaronWu（已获作者授权，勿随意转载）链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/609716668编辑：深度学习自然语言处理公众号引言近期，ChatGPT火遍圈内外，连微博热搜都出现了它的身影。突然之间，好多许久未联系的各行各业的同学好友都发来“问候”：ChatGPT是什么？其实，ChatGPT的成功并非一朝一夕，而是OpenAI长达4年多持续努力、不懈追求取得的

zenRRan·2023-12-18 12:47

大模型——LLAMA模型

模型首次超过千亿数量级，但是由于参数规模大，无法使用微调方法，那么出来了提示学习提示学习：给一个任务描述，输出模型提示学习隐含假设：预训练模型包含丰富知识预训练模型提示学习预训练+微调预训练+提示+预测论文动机InstructGPT

crush.,·2023-12-18 03:36

gpt3、gpt2与gpt1区别

GPT-3_HanZee的博客-CSDN博客Zero-shotLearning/One-shotLearning-CSDN博客Zero-shot（零次学习）简介-CSDN博客GPT1、GPT2、GPT3、InstructGPT-CSDN

小趴菜日记·2023-12-14 15:06

LLM-2022：InstructGPT【GPT3-（问题和答案拼成一段对话，使用这些对话微调GPT3）-＞SFT（监督微调）-（SFT的答案排序后的数据集上再训练）-＞RM-＞RL（强化学习）】

一、前言GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章，GPT的全称是GenerativePre-TrainedTransformer，顾名思义，GPT的目的就是通过Transformer为基础模型，使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1，GPT-2，GPT-3，以及图像预训练iGPT。据传还未发布的GPT-4是一个多模态模型。最近非常火的ChatGPT和今年年初公

u013250861·2023-11-22 22:34

ChatGPT 学习笔记 - 1

1、相比于GPT-3，GPT-4产生不允许内容的概率下降了%82，产生内容的真实性上升了40%；2、InstructGPT是ChatGPT的默认语言模型，有1.3B的参数。

Linky1990·2023-11-13 03:43

InstructGPT论文精读：大模型调教之道（ChatGPT学习必读）

ChatGPT采用了与InstructGPT相同的方法，只是在数据集在些许差异。

我有魔法WYMF·2023-11-07 18:56

InstructGPT：彻底改变人工智能驱动的语言模型

目录什么是InstructGPT？

npk191954·2023-11-06 12:59

GPT系列发展及技术：GPT1到GPT3的发展，InstructGPT的RLHF流程，GPT４

目录GPT系列前言Transformertransformer的代码实现Transformer位置编码具体结构BERT--EncoderGPT--Decoder微调方法--fine-tuningVSPromptingGPT1-GPT3GPT1预训练+微调1、无监督预训练2、有监督微调对子任务构造不同数据输入和bert对比GPT2-语言模型是多任务的学习器小样本学习GPT3动机数据集Instruct

榴莲_·2023-11-04 20:06

论文阅读——InstructGPT

论文：Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf(openai.com)github：GitHub-openai/following-instructions-human-feedback将语言模型做得更大并不能从本质上使它们更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能生成不真实、有害或对用户毫无帮

じんじん·2023-10-29 15:58

InstructionGPT

InstructGPT/ChatGPT都是采用了GPT-3的网络结构，通过指示学习构建训

-柚子皮-·2023-10-27 21:26

Self-Instruct：只需175条种子数据追上InstructGPT...

来自：NLPPaperWeekly进NLP群—>加入NLP交流群一、概述title：SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelswithSelf-GeneratedInstructions论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.10560代码：https://github.com/yizhongw/self-instruct1Motivation

zenRRan·2023-10-21 15:40

大语言模型面试心路历程【0 offer版】

北银金科1.InstructGPT的训练过程2.critic网络的作用3.LSTM的原理，GRU与LSTM有什么不同4.讲一下Bert的结构5.讲一下自己的论文【KBQA相关】6.GLM的结构和微调了哪些参数

抓个马尾女孩·2023-10-20 23:40

博观而约取,厚积而薄发·2023-10-18 21:08

跨语言、跨模态、跨任务的大模型，驱动应用生态繁荣

大模型迭代闭环趋势众所周知，大模型技术不断发展，已经从大模态发展到了多模态和跨模态，比如从InstructGPT3技术发展到跨模态的DALL·E-2技术，同时大模型在应用过程

飞桨PaddlePaddle·2023-10-17 11:07

李宏毅生成式AI课程笔记（持续更新

01ChatGPT在做的事情02预训练（Pre-train）ChatGPTG-GenerativeP-Pre-trainedT-TransformerGPT3---->InstructGPT（经过预训练的

吃豆人编程·2023-10-16 18:10

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(2/3)：Supervised Finetuning、Reward Model Finetuning

目录前言1phase-1:SupervisedFinetuning1.1训练数据样例1.2训练过程1.3关键代码详解1.3.1基座模型结构1.3.2LoRA结构及其正向传播1.3.3phase1的指标评估1.4实例测试1.5相关拓展1.5.1多轮对话性能1.5.2本阶段训练更倾向过拟合1.6版块相关问题2phase-2:RewardModelFinetuning2.1训练数据样例2.2训练过程2.

Remixa·2023-10-05 12:27

大规模语言模型的模型结构--解码器结构（PaLM，BLOOM，InstructGPT系列）

与编码器结构(encoder-only)的语言模型结构相反，解码器结构(decoder-only)的语言模型结构只包含trans-former结构里的decoder部分。在BERT发布之前的GPT-1就是decoder-only的语言模型，但在GPT-3发布并展示其惊人表现后，decoder-only的语言模型数量呈现井喷式地增长，直到现在依旧是占比最大的模型类型。这类模型更适合被用来执行生成词汇

hanscalZheng·2023-10-01 11:56

GPT-3/ChatGPT 复现的经验教训

第二个问题则对那些想要使用它们的人是重要的（下文提到GPT-3，主要是指GPT-3.5或InstructGPT的最新版本，除了一些指向GPT-3原文的情况）。

YONG823_API·2023-09-23 04:38

GPT，GPT-2，GPT-3，InstructGPT的进化之路

ChatGPT火遍圈内外，突然之间，好多人开始想要了解NLP这个领域，想知道ChatGPT到底是个什么？作为在这个行业奋斗5年的从业者，真的很开心让人们知道有一群人在干着这么样的一件事情。这也是我结合各位大佬的文章，总结下GPT这条技术路线的初心。其实，ChatGPT的成功并非一朝一夕，而是OpenAI长达4年多持续努力、不懈追求取得的成果。从2018年的初代GPT开始，到GPT-2、GPT-3、

TFATS·2023-09-21 00:22

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(3/3)：RLHF Finetuning

目录前言3phase-3:RLHFFinetuning3.1训练数据样例3.1基本数据3.2经验数据3.2训练过程3.3关键代码详解3.3.1读取数据集及Datacollator3.3.1.1prompt数据集的读取3.3.1.2DataCollatorRLHF3.3.1.3无监督数据集的读取3.3.2初始化各相关模型3.3.2.1模型初始化过程3.3.2.2DeepSpeedHybridEngi

Remixa·2023-09-20 14:24

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(1/3)：基本概念、数据集管理

目录前言0基本概念与数据集设计0.1InstructGPT提出的训练三段式0.2DeepSpeed-Chat的数据集设计0.2.1数据格式基本概念0.2.2DeepSpeed-Chat的数据读取流0.2.3

Remixa·2023-09-20 14:24

chatGPT笔记

文章目录一、GPT之技术演进时间线二、chatGPT中的语言模型instructGPT跟传统语言LM模型最大不同点是什么？

hit56实验室·2023-09-13 12:53

大模型强化学习之奖励模型的训练

在OpenAI的InstructGPT论文中，SFT是训练的第一步，第二步是训练一个奖励模型，使得可以根据人类的偏好来对模型的回答进行评分，然后在第三步就可以通过强化学习的方式，通过奖励模型给出的奖励来对模型进行进一步的训练

gzroy·2023-09-06 08:44

InstructGPT

--InstructGPT论文译读Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback，-chatGPT调研https://betheme.net

apche CN·2023-08-22 18:16

大语言模型之四-LlaMA-2从模型到应用

最近开源大语言模型LlaMA-2火出圈，从huggingface的OpenLLMLeaderboard开源大语言模型排行榜可以看到LlaMA-2还是非常有潜力的开源商用大语言模型之一，相比InstructGPT

shichaog·2023-08-20 09:38

InstructGPT学习

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptx，下面的论文会详细分析。ChatGPT沿用了InstructGPT，但是数据大了好几个量级。ELMO用Bi-

银晗·2023-08-19 08:02

大语言模型之三 InstructGPT训练过程

大语言模型GPT历史文章中简介的大语言模型的的发展史，并且简要介绍了大语言模型的训练过程，本篇文章详细阐述训练的细节和相关的算法。2020年后全球互联网大厂、AI创业公司研发了不少AI超大模型（百亿甚至千亿参数），典型代表是NLP领域的GPT-3，LlaMA，视觉领域的DALL*E2，StableDiffusion以及V-MoE。现有的生成式AI工具大部分基于大厂研发的预训练模型，用针对特定场景的

shichaog·2023-08-16 21:26

LLM中的微调演变

目录微调演变InstructGPT的训练微调演变首先是任务驱动了微调的发展，GPT1和BERT遵循经典的预训练+微调范式，到GPT3时期，预训练任务表现为句子接龙，给定前文持续预测下一个word，当模型参数规模和训练数据增大后

tzc_fly·2023-08-16 13:01

ChatGPT横空出世，20分钟完成两篇美国大学申请文书

ChatGPT与其前身InstructGPT不同，可以回答后续问题、承

Do1twell·2023-08-16 13:51

InstructGPT技术原理

ChatGPT背后的技术原理：第二步中已经完成了奖励模型的训练，在第三步中奖励模型用PPO来训练第一步中微调好的GPT3，使其能够生成符合指令的文本

transformer_WSZ·2023-07-27 09:41

chatGPT 学习分享：内含PPT分享下载

InstructGPT论文地址：TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackchatGPT地址：openAI个人整理的PPT（可编辑

钱多多先森·2023-07-26 18:57

大力出奇迹——GPT系列论文学习（GPT,GPT2,GPT3,InstructGPT）

1.2.1无监督预训练1.2.2有监督微调1.3实验2.GPT22.1引言2.2模型结构2.3训练范式2.4实验3.GPT33.1引言3.2模型结构3.3训练范式3.4实验3.4.1数据集3.5局限性4.InstructGPT4.1

Hilbob·2023-07-25 17:49

【论文解读】InstructGPT : Training language models to follow instructions with human feedback

这里简单梳理一下InstructGPT的相关工作，论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf。

Guapifang·2023-07-18 17:51

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