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2025-04-17 39 人工智能AI行业报告
在现存大量语言模型中,GPT 3 的规模和语言能力几乎是最强大的。它能在不做 finetuning 的情况下,在一些传统的 NLP 任务中表现得更好,包括实现闭卷问答、模式解析、纯语言建模、机器翻译等;在新的领域, GPT 3 将 NLP 的应用扩展到缺乏足够训练数据的领域,例如在开发程序代码、文章生成和信息检索领域取得了实质性的进展。 此外,在 UI 设计、图像生成和艺术创作等领域, GPT 3 的功能也更加强大, 可以不经过微调就补全图像样本、或者实现简单的视图交互设计,将应用领域从语言处理领域逐渐拓宽。实现了从语言到图像的转向。然而,GPT 3 在推理和理解能力上还有较长的路要走。 在自然语言推理( NLI )中重点关注句子之间的关系,由于 GPT 3 的阅读理解性能存在一定缺陷,在 NLI 任务中表现不佳;类似的,在物理、科学的常识推理技能表现中也存在一定问题。4.InstructGPT和 hatGPT :更好地遵循用户意图、更少的虚假信息相较于GPT 3 OpenAI 在 2022 年初发布了 InstructGPT 。
该语言模型在 GPT 3 的基础上进行微调,并在工作原理上增加了对齐研究,强化 InstructGPT 模型的语义理解;同时,通过“基于人类反馈的强化学习 RLHF )和监督学习”来提高输出质量。具体地,开发人员可以将训练划分为三个阶段:第一阶段:冷启动阶段的策略模型。随机抽取用户提交的指令或问题,即 prompt ,并进行专业的人工标注,用这些指定的 prompt 和高质量答案共同微调 GPT 3.5 模型,使之初步具备理解输入指令或问题的能力。第二阶段:训练回报模型Reward Model,RM )。在第一阶段生成的众多结果中,根据结果质量由人工标注排序并作为训练数据,通过监督学习中的匹配排序( pair wise learningto rank )训练回报模型对语言模型预训练的输出结果评分,回答质量越高,分数越高。第三阶段:采用强化学习来增强预训练模型的能力。利用第二阶段学好的 RM 模型更新预训练模型的参数,不断从 prompt 库中抽取新命令,通过 PPO Proximal Policy Optimization算法生成回答后,循环执行第一到三阶段进行强化训练,最终鼓励 LLM 模型能够输出更高质量的回答。
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