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在NeurIPS和EMNLP會議上，OpenAI展示了Chat GPT的多種應(yīng)用，其中Instruct GPT是一種標(biāo)注數(shù)據(jù)并微調(diào)模型的方法。

00:01:48

Instruct GPT是一篇關(guān)于訓(xùn)練語言模型的論文，它介紹了如何用標(biāo)注數(shù)據(jù)來改進(jìn)模型的表現(xiàn)。Chat GPT也能夠理解自己的局限性，并且能夠聯(lián)系上下文來生成打油詩等文本。

00:05:11

GPT 3.5是通過爬取GitHub上的數(shù)據(jù)得到的模型，它在Instruct GPT的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)得到更好的性能。這篇論文還討論了RL和JL這兩個聯(lián)合項目。

00:07:04

Instruct GPT是一種改進(jìn)語言模型的方法，它使用標(biāo)注數(shù)據(jù)來改進(jìn)模型的表現(xiàn)。這個方法也可以用于現(xiàn)有的大型模型，如Chat GPT。

00:09:02

OpenAI團(tuán)隊通過Align和Join the Project等項目來提高模型的安全性和有效性，這也可以避免一些錯誤的結(jié)果產(chǎn)生。706.4

00:15:07

在OpenAI的計劃中，人們會解決各種問題，從而獲得更多的控制，但這被認(rèn)為是Chat GPT邪惡的計劃。

00:15:45

OpenAI的方法是通過人類反饋進(jìn)行微調(diào)，以對齊人類意圖和AI的意圖。

00:16:27

OpenAI使用fine tuning with human feedback方法對模型進(jìn)行微調(diào)，人類的反饋可以讓模型更好地對齊人類意圖。

00:20:28

OpenAI提出了RLHF方法，它使用標(biāo)記數(shù)據(jù)微調(diào)GPT-3，可以根據(jù)概率進(jìn)行采樣，比C方法更好。

00:21:29

在OpenAI的工作中，他們使用用戶向GPT-3提交的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，訓(xùn)練出的模型可以采樣出更好的結(jié)果。

00:24:27

介紹了一個名為RM的模型，可以對生成的答案進(jìn)行打分，有助于提高模型性能。最終訓(xùn)練出來的模型是Instruct GPT，即GPT-3，是通過三步訓(xùn)練得到的。

00:25:10

介紹了RM模型打分的好處，可以得到更多的數(shù)據(jù)，進(jìn)而提高模型性能。

00:26:03

介紹了幾個技術(shù)，包括標(biāo)注方法和處理偏見的方法。

00:34:46

提到了PPO模型，可以用于問答任務(wù)，特別是開放性的問答任務(wù)。

00:35:23

介紹了一個頭腦風(fēng)暴的方法，可以用于激發(fā)創(chuàng)造力，列出關(guān)鍵要點(diǎn)并提供10個可插入任何段落的想法。2207.92

00:39:50

由于任務(wù)比較開放且難度較大，與標(biāo)注工人的溝通非常重要。提供了一個模板，可幫助快速實(shí)現(xiàn)對標(biāo)注數(shù)據(jù)的掃描。

00:43:53

提到了“Pairwise Ranking Loss”，介紹了其損失函數(shù)的計算方法，以及如何利用該方法從多個答案中選擇最優(yōu)解。

00:44:27

繼續(xù)講述了“Pairwise Ranking Loss”，解釋了如何調(diào)整每個答案的獎勵值，以及如何在排序過程中利用Sigmoid函數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

00:48:16

講述了在梯度下降過程中，由于沒有兩兩比較信息，可能需要做更多的工作來減少計算量。

00:48:55

介紹了使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法來解決一個排序問題，提到PPO模型和訓(xùn)練出來的模型。

00:51:27

解釋了如何使用有監(jiān)督的微調(diào)模型來優(yōu)化一個Y，其中Y是根據(jù)Prompt構(gòu)建的數(shù)據(jù)。

00:54:33

提到這種方法可以實(shí)時地給出反饋，這種模型是從RL中提出來的。

00:54:54

介紹了一個來自RL的新模型。

00:55:03

詳細(xì)解釋了如何使用KL散度來評估模型的性能，并解釋了1加上log加上一除的項。

00:57:05

描述了生成X概率的過程以及使用新模型PPO-PTX和GBT3目標(biāo)函數(shù)來訓(xùn)練模型。

00:59:32

提到模型輸出之間的排序問題，并介紹了原始的GPT-3模型。

01:00:08

對比了GPT-3和使用了RL優(yōu)化算法的新模型，發(fā)現(xiàn)新模型的性能有所提升。

01:00:24

指出在1.3B模型上使用13000個標(biāo)注和額外的3萬個Prompt數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的結(jié)果。

01:00:29

總結(jié)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要性，并提到使用更多的數(shù)據(jù)可以提高模型性能。

01:01:33

講到使用摩考卷子得出的結(jié)果，不意外。

01:01:47

使用未接受過訓(xùn)練的人比用已訓(xùn)練過的數(shù)據(jù)更好，但使用已訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行比較簡單的任務(wù)時，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)會更好。整個prompt比較長時，代價更大，提升效果更明顯。

01:02:43

模型的行為與這40個人息息相關(guān)，不能代表所有人，可能需要更多人的參與，特別是英語母語者。

01:02:52

局限性第一是模型的行為與40個人息息相關(guān)，不能代表所有人。

01:03:04

衡量語言模型的難度很大，InstructGPT的一個方法是通過標(biāo)注數(shù)據(jù)來提高實(shí)用性。

01:04:37

作者的三個目標(biāo)是：語言模型更加有幫助性、說更多的真話以及更加無害。文章主要講述了幫助性，標(biāo)注數(shù)據(jù)更多時依賴于奇跡。優(yōu)化一個目標(biāo)可能足夠了，回答里的40個人可能可以快速增加，但在實(shí)際應(yīng)用中可能會引起公關(guān)危機(jī)。