instructGPT

GPT-1,GPT-2,GPT-3 InstructGPT论文学习笔记

Gpt-1论文：《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》GPT-1网络结构无监督,使用12层transforerdecoder结构,每一层维度是768,12个注意力headstokenembedding矩阵,经过transformerdecoder处理后,经过线性层和softmax层,得到下一个token的预测分布位置编码30
dream_home8407·2023-07-18 06:19

ChatGPT 中的人类反馈强化学习 (RLHF) 实战

图1InstructGPT模型的训练过程2人类反馈强化学习(RLHF)人类反馈强化学习(RLHF)是ChatGPT中一种用于改善其回答效果的算法。2.1奖励模型(RM)损失函数#lossfunct
community_301·2023-07-16 00:47

升级Instruction Tuning：Flan/T0/InstructGPT/TKInstruct

这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。详情获取：更多信息对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力
液态不合群·2023-07-15 02:40

InstructGPT：语言模型的人类反馈指令对齐

论文标题：Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02155论文来源：OpenAI一、概述大型语言模型（Largelanguagemodels，LLMs）可以通过被prompted来执行一系列NLP任务，这通常以给出一些任务相关的样本的方式来完成。然而LLM
酷酷的群·2023-07-15 00:36

InstructGPT论文解读

介绍上图可以看出InstructGPT(PPO-ptx)及变体（varianttrainedwithoutpretrainingmix）(PPO)显著优于GPT，1.3B的InstructGPT优于175B
sunghosts·2023-06-24 09:58

台大李宏毅报告：ChatGPT (可能)是怎麼煉成的 - GPT 社會化的過程

台大李宏毅报告：ChatGPT（可能）是怎麼煉成的-GPT社會化的過程ChatGPT官方Blog：ChatGPT未公布论文——根据兄弟模型InstructGPT论文进行猜想：（1）ChatGPT的學習四階段
Laura_Wangzx·2023-06-23 04:47

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。
#苦行僧·2023-06-22 20:55

GLM 大加强，清华团队推出 GLM 联网加强版 WebGLM！

其实早在InstructGPT面世以前，OpenAI就发布了可以用作搜索结果聚合的模型WebGPT，WebGPT基于GPT-3试图模仿人类的“搜索行为”以使用搜索引擎获得聚合的搜索答案，从而在比如开放域长问答上收获了非常不错的结果
夕小瑶·2023-06-21 18:58

李沐论文精度系列之九：InstructGPT

文章目录一、背景1.1时间线1.2ChatGPT功能展示1.3指示学习（InstructLearning）和提示（PromptLearning）学习1.4人工反馈的强化学习（RLHF）二、摘要三、导言3.1算法3.2结论四、方法和实验细节4.1数据集4.2Humandatacollection4.3模型&算法4.3.1有监督微调（SFT）4.3.2奖励模型（RM）4.3.3强化学习模型（RL，PP
神洛华·2023-06-19 04:41

LLMs模型速览（GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOOM、LLaMA、Alpaca）

文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT
神洛华·2023-06-19 04:40

self-instruct：用175条种子数据追上InstructGPT001效果

一、概述title：SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelswithSelf-GeneratedInstructions论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.10560代码：GitHub-yizhongw/self-instruct:Aligningpretrainedlanguagemodelswithinstructiondatagen
HxShine·2023-06-18 05:10

ChatGPT/InstructGPT详解

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和今年年初公布的
AI生成曾小健·2023-06-15 02:42

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
·2023-06-14 22:25

InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback通过人类反馈的微调，在广泛的任务中使语言模型与用户的意图保持一致aligninglanguagemodelswithuserintentonawiderangeoftasksbyfine-tuningwithhumanfeedback实验动机languagemodelstobehe
YingJingh·2023-06-12 17:11

InstructGPT

InstructGPT论文精读【论文精读·48】_哔哩哔哩_bilibili更多论文：https://github.com/mli/paper-reading,视频播放量160552、弹幕量803、点赞数
Kun Li·2023-06-11 19:13

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
·2023-06-07 22:27

Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
亚马逊云开发者·2023-06-07 08:03

Generative AI 新世界：大型语言模型（LLMs）概述

在上一篇《GenerativeAI新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（TextGeneration）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，
亚马逊云开发者·2023-06-07 08:32

大语言模型浅探一

目录1前言2GPT模型解码3InstructGPT4基于RWKV微调模型4.1RWKV简介4.2增量预训练4.3SFT微调4.4RM和PPO5测试6总结1前言近来，人工智能异常火热，ChatGPT的出现极大的推动了自然语言处理的发展
行走的人偶·2023-04-21 09:09

GPT/ChatGPT相关资料

创建于：2023.03.20修改于：2023.03.20ChaGPTChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
条件漫步·2023-04-18 20:09

ChatGPT 速通手册——ChatGPT 的极简理解

不过对于本书的读者，或者说ChatGPT的使用者们而言，是否掌握Transformer、BERT、GPT、zero-shot、InstructGPT的原理，并不影响我们基于ChatGPT技术进行实际运用和上层应用开发
云哲-吉吉2021·2023-04-17 22:20

GPT1、GPT2、GPT3、InstructGPT

目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1、GPT-2、GPT-3，以及InstructGPT。
m0_61688615·2023-04-13 02:15

ChatGPT 核心技术大起底——InstructGPT：研究人类反馈数据比加大模型规模更重要！...

导读作为ChatGPT的姊妹模型，InstructGPT的核心技术和ChatGPT有很多相通之处。参透InstructGPT的核心技术细节，有助于研究者们在ChatGPT方向上走得更远。
智源社区·2023-04-09 17:23

InstructGPT 和chatGPT的区别

InstructGPT和chatGPT都是由OpenAI开发的大型语言模型，它们的主要区别在于训练的数据集和模型的用途不同。
基鑫阁·2023-04-09 08:51

InstructGPT笔记

一、InstructGPT是在GPT3上微调，ChatGPT是在GPT3.5上微调二、该论文展示了怎么样对语言模型和人类意图之间进行匹配，方法是在人类的反馈上进行微调。
coding-day·2023-04-09 08:17

GPT3.5 , InstructGPT和ChatGPT的关系

以下模型属于GPT-3.5系列：code-davinci-002是一个基础模型，非常适合纯代码完成任务text-davinci-002是一个基于code-davinci-002的InstructGPT模型
茫茫人海一粒沙·2023-04-09 08:10

text-davinci-002与 text-davinci-003 有什么不同？

此模型建立在我们以前的InstructGPT模型之上，并改进了我们听说对开发人员很重要的许多行为。text-davinci-003包括以下改进：它产生更高质量的写作。
瓦匠工人·2023-04-06 04:54

从GPT-1到GPT-4看ChatGPT的崛起

ChatGPT也是OpenAI之前发布的InstructGPT的亲戚，ChatGPT模型的训练是使用RLHF（Reinforcementlearningwithhumanfeedback）也许ChatGPT
巴比特资讯·2023-04-02 17:36

ChatGPT原理剖析：InstructGPT详解

（封面图由ERNIE-ViLGAI作画大模型生成）ChatGPT原理剖析：InstructGPT详解1.InstructGPT原理GPT-3是一种预训练的语言模型，它在多种自然语言处理任务上都表现出了很好的性能
Chaos_Wang_·2023-04-01 18:12

ChatGPT/InstructGPT解析

目录前言1.背景知识1.1GPT系列1.2指示学习（InstructLearning）和提示（PromptLearning）学习1.3人工反馈的强化学习2.InstructGPT/ChatGPT原理解读
SeaShawnChan·2023-04-01 09:37

跟李沐学ChatGPT背后技术：67分钟读透InstructGPT论文

来源：机器之心编辑：张倩InstructGPT和ChatGPT之间有很多一脉相承之处。因此，吃透InstructGPT论文对于想要在ChatGPT方向上做些工作的同学来说将大有裨益。
人工智能与算法学习·2023-04-01 09:34

【InstructGPT论文精读】-ChatGPT背后的技术原理

不过,OpenAI在文章IntroducingChatGPT中提到ChatGPT用到的方法和它的兄弟模型——InstructGPT一样，但叠加了更多数据和微调，关键是：魔鬼在细节。
梗直弟·2023-04-01 08:55

ChatGPT/InstructGPT论文（一）

三.InstructGPT的方法四.InstructGPT工作的主要结论五.总结六.参考链接一.GPT系列基于文本预训练的GPT-1，GPT-2，GPT-3三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型
cv_lhp·2023-04-01 08:24

ChatGPT/InstructGPT论文（二）

一.导读第一篇解读：ChatGPT/InstructGPT论文（一）继ChatGPT大火后，越来越多人想了解ChatGPT相关技术。
cv_lhp·2023-04-01 08:32

GPT系列模型技术路径演进

目录前言TransformerGPT-1BERTGPT-2GPT-3InstructGPT/ChatGPTGPT-4类ChatGPT产品GoogleBard（诗人）facebookLLaMA(羊驼)复旦
桐原因·2023-03-24 07:48

类ChatGPT开源项目的部署与微调：从LLaMA到ChatGLM-6B

还开始研究一系列开源模型(包括各自对应的模型架构、训练方法、训练数据、本地私有化部署、硬件配置要求、微调等细节)本文一开始是作为此文《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT
v_JULY_v·2023-03-24 07:40

ChatGPT相关技术必读论文100篇(2.27日起，几乎每天更新)

按上篇文章《ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT-N、instructGPT》的最后所述为了写本ChatGPT笔记，过去两个月翻了大量中英文资料/paper(中间一度花了大量时间去深入
v_JULY_v·2023-03-21 07:29

【跟随精读】OpenAI API文档阅读随笔 关联ChatGPT,GPT3.5, InstructGPT, GPT3.5 Fine-tune, prompt技巧（上）

ChatGPT开放了API调用，让我们来一起看一下他们家的API服务框架文档。声明：在接下来的文档中，我会将OpenAI简称为OA，prompt称为模板，Fine-tune称为微调。GetStarted:模板和参数1，提到当单纯表达诉求输出效果不好的时候，考虑通过多加一些例子来引导，完善模型的输出。2.解释参数temperature:取值范围0-1之间的小数值越大，生成结果的随机性更强，往往序列更
Harley_ZP·2023-03-16 07:59

GPT 模型介绍 | GPT3 / GPT3.5 + Flask | Github源码链接

1.模型介绍Chatgpt使用与InstructGPT相同的方法，使用来自人类反馈的强化学习(RLHF)来训练该模型，但数据收集设置略有不同。
学习溢出·2023-03-16 07:28

从ChatGPT出发：大模型与自然语言模型

Transformer异姓兄弟：GPT、Bert与GPT-2GPTBertGPT-2大力出奇迹：GPT3模型的进化：InstructGPTChatGPT代码库TransformerGPT-2GPT-3InstructGPT
ShuqiaoS·2023-03-15 09:38

最近爆火chatGTP是人工智能还是人工智障？

ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，可以以对话的形式与用户交互，这使得ChatGPT能够回答问题、承认错误、质疑假设、拒绝不当问题。
嚣张农民·2023-03-15 02:08

chatgpt

ChatGPT/InstructGPT详解-知乎GPT-1：采用了Transformer为核心结构，自左向右生成式的构建预训练任务。
Jeu·2023-03-14 12:15

ChatGPT模型的三层理解

ChatGPT模型的三层理解目前chatGPT的论文还没有公布，官方介绍里面讲：“ChatGPTisasiblingmodeltoInstructGPT”，对比ChatGPT官网的模型训练流程和InstructGPT
子不语·2023-03-14 07:52

RLHF魔法的衍生研究方向

由于InstructGPT给出的效果太好，让我最近对RL+LM很感兴趣
李rumor·2023-03-11 07:11

三分钟看懂ChatGPT

技术•是什么ChatGPT是一个基于语言模型GPT-3.5的聊天机器人，ChatGPT模型是InstructGPT的姊妹模型（siblingmodel），使用强化学习和人类反馈来更好地使语言模型与人类指令保持一致
deelless·2023-03-10 07:02

ChatGPT背后的模型

文章目录1.RLHF方法2.ChatGPT中的RLHF方法2.1微调模型GPT-32.2训练奖励模型2.3利用强化学习进一步微调语言模型3.效果4.面临挑战5.参考InstructGPT语言模型，是一个比
洛克-李·2023-02-28 16:06

ChatGPT/InstructGPT详解

作者：京东零售刘岩前言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ChatGP
·2023-02-17 18:37

ChatGPT的来源-InstructGPT论文简要介绍

二、ChatGPT的前身InstructGPT论文解读论文下载地址：主要内容：模型训练数据类型结果效果示例总结前言现在大火的ChatGPT功能十分强大，不仅可以回答用户问题，编写故事，甚至还可以写代码。
阿达斯加·2023-02-17 14:02

【AI/NLP】InstructGPT数据标注问题

标记员筛选标准3数据集及其标注3.1预训练3.2微调3.2.1SFT-demonstrationdata3.2.2RM-comparisondata3.3数据集大小4模型实现1背景介绍ChatGPT的训练过程与InstructGPT
CodeSlogan·2023-02-17 14:32

ChatGPT/InstructGPT详解

来源：京东云 海豚数据科学实验室本文约7000字，建议阅读15分钟要搞懂ChatGPT，我们必须要先读懂InstructGPT。
数据派THU·2023-02-17 07:29
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