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首頁 科技周邊 人工智能 了解chatgpt的演變:第3部分 - Codex和Consendgpt的見解

了解chatgpt的演變:第3部分 - Codex和Consendgpt的見解

Feb 26, 2025 am 02:58 AM

>本文深入研究大型語言模型(LLMS)的實際方面,重點介紹了Codex和Constractgpt作為主要示例。 這是探索GPT模型的系列中的第三個,基于先前關于預訓練和縮放的討論。

。

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

>微調至關重要,因為雖然預訓練的LLM是用途廣泛,但它們通常不屬于針對特定任務的專業(yè)模型。 此外,即使像GPT-3這樣的強大模型也可能在復雜的說明中掙扎,并保持安全和道德標準。 這需要進行微調策略。

>本文重點介紹了兩個關鍵的微調挑戰(zhàn):適應新的模式(例如Codex對代碼生成的改編),并將模型與人類偏好相結合(如《指南》所示)。 兩者都需要仔細考慮數(shù)據(jù)收集,模型體系結構,目標功能和評估指標。

>

codex:代碼生成的微調

>

>該文章強調了傳統(tǒng)指標(例如BLEU得分)的不足來評估代碼生成。 它引入了“功能正確性”和pass@k 公制,提供了更強大的評估方法。 還突出顯示了由單位測試組成手寫編程問題的人道數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建。 討論了特定代碼的數(shù)據(jù)清潔策略,以及適應代幣器以處理編程語言的獨特特征(例如Whitespace編碼)的重要性。 本文介紹了與HOMANEVAL的GPT-3相比,Codex表現(xiàn)出色的結果,并探討了模型大小和溫度對性能的影響。

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

> consendgpt and chatgpt:與人類偏好對齊>

>本文將一致性定義為表現(xiàn)出樂于助人,誠實和無害性的模型。 它解釋了如何將這些品質轉化為可測量的方面,例如以下教學,幻覺率和偏見/毒性。 從人類反饋(RLHF)中使用強化學習的使用是詳細的,概述了這三個階段:收集人類反饋,培訓獎勵模型,并使用近端政策優(yōu)化(PPO)優(yōu)化政策。 文章強調了數(shù)據(jù)質量控制在人類反饋收集過程中的重要性。 結果展示了指令示威的改進對齊,減少幻覺和緩解性能回歸的措施。

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Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

Understanding the Evolution of ChatGPT: Part 3- Insights from Codex and InstructGPT

摘要和最佳實踐

>

>通過總結微調LLM的關鍵注意事項,包括定義所需的行為,評估績效,收集和清潔數(shù)據(jù),調整模型體系結構以及減輕潛在的負面后果。 它鼓勵仔細考慮過度參數(shù)調整,并強調微調過程的迭代性質。

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