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谷歌研究科学家:ChatGPT秘密武器的演进与局限

来源|TalkRL OneFlow编译 翻译|徐佳渝、贾川 同样是基于GPT预训练模型,为什么ChatGPT的效果要远远超出GPT-3等前几代模型?答案已经揭晓,成就ChatGPT的秘密武器在于RLHF,也就是人类反馈的强化学习。 在预训练阶段,GPT模型学习关于这个世界的一切,而在RLHF阶段,ChatGPT更关注的让模型输出正确、有益的恰当结果,并对结果不断进行微调。 具体而言,RLHF阶段的调优又分为三大步骤:第一步:通过监督学习,用人类对不同提示的“理想”回答数据微调LLM;第二步:LLM 为每个提示提供多个答案,然后由人工评估员对这些答案进行排名(该排名用于训练奖励模型);第三步:用近端策略优化(PPO)模型来优化LLM的奖励模型。 此前,ChatGPT负责人John Schulman介绍了RLHF想法的起源,关键在于他们在语言模型中应用强化学习,使用人类反馈去定义奖励函数。此外,OpenAI的RLHF所使用的诸多技术也是基于前人研究基础上组合而成的成果,其中就包括Natasha Jaques的工作。 Natasha是Google Brain的高级研究科学家,Ope...

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