省流：由ChatGPT生成的本視頻分點(diǎn)摘要：

1. 該演講涵蓋了指令微調(diào)、獎勵模型訓(xùn)練和策略模型訓(xùn)練。

2. 指令微調(diào)的高層次思想是使用自然語言指令訓(xùn)練自然語言任務(wù)。

3. 以 CoLA 基準(zhǔn)為例，它是一個針對文本的二分類問題。

4. 該演講討論了分類任務(wù)需要一個更通用的系統(tǒng)。

5. 通過改變輸出，模型的架構(gòu)已經(jīng)統(tǒng)一，可以實(shí)現(xiàn)文本到文本的映射和多任務(wù)學(xué)習(xí)。

6. 為了進(jìn)行多任務(wù)學(xué)習(xí)，在同一批次中添加元數(shù)據(jù)以區(qū)分任務(wù)。

7. 推斷時(shí)使用觸發(fā)詞可以幫助模型遵循自然語言指令。

8. 通過微調(diào)來實(shí)現(xiàn)指令可以使用自然語言指令的統(tǒng)一格式，而不需要元數(shù)據(jù)。

9. 這使得模型能夠推廣并響應(yīng)新的未見數(shù)據(jù)包。

10. 通過微調(diào)指令可以使用自然語言指令的統(tǒng)一格式。

11. 這是一種便宜而有效的方法，可以改進(jìn)模型的性能，而無需教授任何非平凡的東西。

12. 通過微調(diào)指令是一個對齊問題，將模型對齊以遵循人類指令。

13. 通過微調(diào)指令有兩種方式：一種是混合學(xué)術(shù)任務(wù)，一種是沒有混合學(xué)術(shù)任務(wù)，第二種方式涉及用戶提示。

14. 通過微調(diào)指令進(jìn)行學(xué)術(shù)任務(wù)的擴(kuò)展選擇是任務(wù)數(shù)量和任務(wù)多樣性。

15. 添加更多數(shù)量和更多樣化的學(xué)術(shù)任務(wù)可以提高模型對未見指令的推廣能力。

16. 在指令中擴(kuò)大學(xué)術(shù)任務(wù)的多樣性可以實(shí)現(xiàn)更好的模型泛化。

17. 通過微調(diào)指令可以涉及用戶提示。

18. 模型擴(kuò)展行為是重要的展示內(nèi)容。

19. 隨著擴(kuò)展的規(guī)模增加，模型性能得到改善，8億參數(shù)模型和訓(xùn)練了7800億參數(shù)的較大模型之間存在顯著差異。

20. 擴(kuò)大多樣性和參數(shù)數(shù)量可以顯著提高性能。

21. 如果任務(wù)過于相似，添加更多任務(wù)可能不會增加多樣性。

22. 僅通過學(xué)術(shù)任務(wù)訓(xùn)練模型可能無法推廣到未見任務(wù)類型。

23. 多樣性對于改善模型性能至關(guān)重要。

24. 在多樣的任務(wù)上訓(xùn)練模型對于更好的性能和推廣至關(guān)重要。

25. 對推理和非推理任務(wù)進(jìn)行微調(diào)可以獲得最佳性能。

26. 在學(xué)術(shù)任務(wù)上進(jìn)行指令微調(diào)可以改善語言理解任務(wù)和跨語言轉(zhuǎn)移。

27. 指令微調(diào)可以改善學(xué)術(shù)任務(wù)上的模型性能。

28. 這種方法對于各種模型和預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)都很有效。

29. 即使不使用 GCT 模型，從指令點(diǎn)初始化仍然可以提高性能。

30. 長篇生成的語言模型微調(diào)由于學(xué)術(shù)任務(wù)的數(shù)據(jù)限制不是理想的選擇。

31. 由于長字符串缺乏可靠的評估方法，衡量長篇生成的質(zhì)量存在局限性。

32. 繼續(xù)在較小的空間中訓(xùn)練模型可以減輕學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)中的退化問題，但無法完全解決整個問題。

33. 目前沒有可靠的方法來衡量生成長字符串的能力，這妨礙了該研究領(lǐng)域的進(jìn)展。

34. 用戶提示是人們使用語言模型的一種不同方式，并不包含在學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集中。

35. 在指令微調(diào)方法中，使用人工標(biāo)注的示例來訓(xùn)練語言模型進(jìn)行用戶提示。

36. 這種方法在語言生成方面相較于以前的方法略有改進(jìn)。

37. 生成和評估用戶提示以確定使用人工示例訓(xùn)練的兩種語言模型之間的偏好。

38. 指令微調(diào)非常有效，但在理解學(xué)習(xí)目標(biāo)方面存在局限性。

39. 指令微調(diào)中的最大似然目標(biāo)函數(shù)規(guī)范化了教授模型的正確行為，限制了其泛化能力。

40. 了解指令微調(diào)的限制對于改進(jìn)語言模型訓(xùn)練非常重要。

41. 為模型規(guī)范教學(xué)可能會很困難。

42. 隨著輸入變得更加模糊，確定正確答案變得更加困難。

43. 當(dāng)模糊的需求不清晰時(shí)，自信地教授模型是具有挑戰(zhàn)性的。

44. 語言模型在各種風(fēng)格的寫作中表現(xiàn)良好，但有許多方法可以處理它。

45. 為模型定義參數(shù)的目標(biāo)函數(shù)可能具有局限性，因?yàn)樗惶峁┮粋€正確答案，并且沒有可學(xué)習(xí)的參數(shù)。

46. 使用類似于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)可以幫助模型更具表達(dá)力和適應(yīng)抽象任務(wù)。

47. 使用學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)可以幫助模型在開放式任務(wù)中改進(jìn)。

48. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)使用學(xué)習(xí)得到的獎勵作為目標(biāo)函數(shù)。

49. 為了學(xué)習(xí)獎勵行為，可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一個明確定義的問題進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。

50. 本段討論了獎勵模型的訓(xùn)練以及它與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)系。

51. 作者使用解釋月球登陸給一個六歲孩子聽的比喻來說明模型完成和偏好對齊的過程。

52. 通過成對設(shè)置進(jìn)行模型完成和與人類偏好對齊是首選，因?yàn)樗梢赃M(jìn)行相對比較。

53. 目標(biāo)是通過獎勵模型訓(xùn)練過程將模型與人類偏好對齊。

54. 對模型進(jìn)行評估可以通過比較或獨(dú)立評估來完成。

55. 比較更容易、更有效地評估風(fēng)格上的差異。

56. 對于更困難的提示，比較變得更加重要。

57. 比較的目的是將模型與人類偏好對齊。

58. 清晰的勝者對獎勵模型評估效果很好。

59. 獎勵建模的數(shù)據(jù)仍然相對較新且不夠干凈。

60. 為了進(jìn)行比較并允許模糊行為，重點(diǎn)放在更復(fù)雜的任務(wù)上是很重要的。

61. 實(shí)現(xiàn)涉及去除語言模型，僅使用教學(xué)程度。

62. 嵌入層可以移除，重點(diǎn)放在線性投影上進(jìn)行標(biāo)量值處理。

63. 只要有足夠的數(shù)據(jù)，可以采用不同的實(shí)現(xiàn)方式。

64. 布拉德利-特里模型用于規(guī)范化一個完成優(yōu)于另一個完成的概率。

65. 獎勵建模的目標(biāo)函數(shù)涉及根據(jù)獎勵差異比較完成。

66. 布拉德利-特里模型根據(jù)獎勵差異比較兩個事物。

67. 模型使用標(biāo)量表示每個完成的強(qiáng)度。

68. 該模型可以應(yīng)用于預(yù)測 NBA 比賽結(jié)果等場景。

69. 作者討論了處理數(shù)據(jù)中的噪聲挑戰(zhàn)以及在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中負(fù)樣本的有用性。

70. 當(dāng)將數(shù)據(jù)分批輸入時(shí)，可能會出現(xiàn)過擬合問題，通過將所有數(shù)據(jù)放入單個批次中可以避免這種情況。

71. 概率 (PIJ) 被建模為獎勵的 sigmoid 函數(shù)，順序很重要，因?yàn)樗鼪Q定了優(yōu)劣性的可能性。

72. 使用比較數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)督學(xué)習(xí)，最大化獎勵模型參數(shù)。

73. 作者討論了一種稱為 "測試時(shí)間混淆" 的模型評估方法。

74. 該方法涉及生成 10 個模型，對每個模型給予獎勵，然后選擇最好的模型。

75. "測試時(shí)間混淆" 在某些情況下被發(fā)現(xiàn)比使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)更好。

76. 在避免主觀偏好并實(shí)現(xiàn)更好決策方面，人工智能的使用非常重要。

77. 使用 RL AIF (而不是 RL ASAP) 作為模型來確定哪個選項(xiàng)更好。

78. 創(chuàng)建明確的原則和規(guī)則有助于學(xué)習(xí)過程的一致性。

79. 模型越來越被用于自動化任務(wù)和生成合成數(shù)據(jù)。

80. 人類反饋在定義模型參數(shù)方面仍然很重要。

81. 在選擇提示和標(biāo)記數(shù)據(jù)方面存在歧義，這導(dǎo)致了該領(lǐng)域的新研究。

82. 在許多情況下，依靠模型標(biāo)記數(shù)據(jù)可能比人類更準(zhǔn)確，這可能更加高效。

83. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域正在通過自動化和標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)踐探索改進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)記過程的方法。

84. 人類反饋在定義模型參數(shù)和選擇適當(dāng)提示方面仍然至關(guān)重要。

85. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎勵可以在任何時(shí)候出現(xiàn)，這是改變標(biāo)記過程的一種方式。

86. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化預(yù)期獎勵，改進(jìn)獎勵模型非常重要。

87. 獎勵函數(shù)接受 x 和 y 來獲得一個刻度。

88. x 和 y 都是從輸入-輸出（IOP）數(shù)據(jù)中采樣的隨機(jī)變量。

89. 使用梯度更新來最大化目標(biāo)函數(shù)。

90. 該算法通過梯度更新使用獎勵函數(shù)和來自 IOP 的數(shù)據(jù)最大化目標(biāo)函數(shù)。

91. 將數(shù)據(jù)的梯度放入期望中，通過改變其順序，變?yōu)椴呗詫?shù)的梯度，以執(zhí)行不可微分的操作。

92. 獎勵模型對其所見過的分布進(jìn)行評分，緩慢改變策略可能是有益的，因?yàn)樗梢砸鸱植嫉霓D(zhuǎn)變。

93. 關(guān)于數(shù)據(jù)可用性的討論。

94. 與市場計(jì)劃的聯(lián)系不清楚。

95. 可能使用語言計(jì)劃來生成多個名稱。

96. 對擴(kuò)大努力的討論。

97. 對在某些情況下使用離線數(shù)據(jù)而不是在線數(shù)據(jù)的討論。

98. 對話中的個體可能對離線數(shù)據(jù)不熟悉。

99. 對話的整體主題與之前關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略變化的段落不相關(guān)。

100. 即使使模型更具互動性，AI 系統(tǒng)的提示也可能不會改變。

101. 可以給用戶提供一組新的提示來評估模型。

102. 討論了離線數(shù)據(jù)的潛在用途，但其實(shí)施存在不確定性。

103. 了解訓(xùn)練過程對于識別模型改進(jìn)的領(lǐng)域很重要。

104. 生成 Y 的問題始終是條件的。

105. 模型參數(shù)被初始化，輸入數(shù)據(jù)被采樣以生成函數(shù)。

106. 刻度懲罰用于防止過度優(yōu)化到 RN 模型。

107. 后梯度訓(xùn)練的過程涉及控制數(shù)據(jù)參數(shù)類型，并使用刻度懲罰來防止過度優(yōu)化。

108. 預(yù)訓(xùn)練可以最小化腦損傷并改善模型。

109. RLH 在改善人類喜好的 API 的模型性能方面具有重要價(jià)值。

110. 較長的樣本可能與人類喜好不一致。

111. 生成過長的樣本可能導(dǎo)致刻度發(fā)散較大。

112. 生成與人類偏好不一致的語言模型是不好的。

113. 生成過長的樣本可能導(dǎo)致語言不連貫和模型與人類偏好不一致。

114. 有理由生成較長的樣本并將其與人類偏好對齊是重要的。

115. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)在摘要任務(wù)中具有益處，因?yàn)闆]有一個單一的正確答案，人類偏好可以確定更好的摘要。

116. 過度懲罰可能導(dǎo)致參考摘要（RM 喜好的）與人類喜好的摘要之間的分歧。

117. 過度懲罰可能導(dǎo)致強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人類偏好之間的分歧。

118. 正則化尾項(xiàng)并不是解決問題的唯一方法；還有其他正則化方法。

119. RLH 很難獲得，但它具有好處，例如在負(fù)樣本上表現(xiàn)更好。

120. 學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)是一種范式轉(zhuǎn)變，有改進(jìn)的空間。

121. 經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)涉及手動設(shè)計(jì)的特征工程和目標(biāo)函數(shù)。

122. 深度學(xué)習(xí)涉及學(xué)習(xí)表示和目標(biāo)函數(shù)。

123. 學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)對于摘要任務(wù)來說可能是一種范式轉(zhuǎn)變。

124. RLH 可以通過使用學(xué)習(xí)的 LHF 函數(shù)或目標(biāo)來改進(jìn)摘要任務(wù)。

125. 在深度學(xué)習(xí)中，可擴(kuò)展性很重要，隨著系統(tǒng)的擴(kuò)大，應(yīng)該消除歸納偏見。

126. 深度學(xué)習(xí)的進(jìn)展一直在消除歸納偏見，并用更一般的偏見取而代之，以查看發(fā)生了什么。

127. 學(xué)習(xí)模型的模糊性和影響行為是擴(kuò)展的瓶頸，需要改進(jìn)。

128. 學(xué)習(xí)中的一個簡單變化可以對AI系統(tǒng)產(chǎn)生重大影響。

129. AI 已經(jīng)從專家系統(tǒng)發(fā)展到 GPT-3，并取得了很大進(jìn)展。

130. RLHR 可能效果不好，但學(xué)習(xí)的函數(shù)是一種更本質(zhì)的方法。

131. 作者對這個領(lǐng)域的發(fā)展感到興奮，期待看到會發(fā)生什么。