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InstructGPT是基于GPT-3模型訓練出來的,具體步驟如下:
1、從GPT-3的輸入語句數據集中采樣部分輸入,基于這些輸入,采用人工標注完成希望得到輸出結果與行為,然后利用這些標注數據進行GPT-3有監督的訓練。該模型即作為指令式GPT的冷啟動模型。
2、在采樣的輸入語句中,進行前向推理獲得多個模型輸出結果,通過人工標注進行這些輸出結果的排序打標。最終這些標注數據用來訓練reward反饋模型。
3、采樣新的輸入語句,policy策略網絡生成輸出結果,然后通過reward反饋模型計算反饋,該反饋回過頭來作用于policy策略網絡。以此反復,這里就是標準的reinforcement learning強化學習的訓練框架了。
所以總結起來ChatGPT(對話GPT)其實就是InstructGPT(指令式GPT)的同源模型,然后指令式GPT就是基于GPT-3,先通過人工標注方式訓練出強化學習的冷啟動模型與reward反饋模型,最后通過強化學習的方式學習出對話友好型的ChatGPT模型。如下是論文中相應對話友好型的定量結果(其中PPO-ptx曲線就是InstructGPT模型),可以看到在回答友好型上InstructGPT是遠超原始GPT的:
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