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 2023年5月23日，微軟盛大主辦了"Build 2023"開(kāi)發(fā)者大會(huì)。OpenAI的創(chuàng)始人Andrej Karpathy在此次大會(huì)中發(fā)表了一場(chǎng)關(guān)鍵專題演講，題為“State of GPT”，為大眾深入解讀了GPT模型的最新?tīng)顩r與未來(lái)方向。
　　演講總結(jié)了訓(xùn)練GPT的4個(gè)重要步驟：預(yù)訓(xùn)練、監(jiān)督微調(diào)、獎(jiǎng)勵(lì)建模和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。
　　預(yù)訓(xùn)練是GPT助手訓(xùn)練的關(guān)鍵步驟，占據(jù)了整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程的絕大部分時(shí)間和計(jì)算資源。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型會(huì)利用數(shù)千個(gè)GPU在數(shù)月的時(shí)間里對(duì)海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理，從而學(xué)習(xí)一種強(qiáng)大的通用表示。這是一種無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)過(guò)程，目標(biāo)是學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)給定上下文后的下一個(gè)單詞。
　　監(jiān)督微調(diào)是微調(diào)階段的一部分，幫助模型更好地適應(yīng)特定的任務(wù)或應(yīng)用。監(jiān)督微調(diào)的過(guò)程中會(huì)使用人工提供的對(duì)話樣本來(lái)進(jìn)行，例如在一個(gè)問(wèn)答系統(tǒng)中，我們可能會(huì)提供一些特定的問(wèn)題和正確答案組合，通過(guò)這些樣本使模型適應(yīng)問(wèn)答任務(wù)。這階段使用的數(shù)據(jù)集相對(duì)較小，但其質(zhì)量更高，因此需要專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)選擇合適的微調(diào)數(shù)據(jù)以及適當(dāng)?shù)卣{(diào)整參數(shù)。
　　獎(jiǎng)勵(lì)建模對(duì)模型生成的不同輸出進(jìn)行人工排序，然后將這些排序結(jié)果作為獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，引導(dǎo)模型優(yōu)化其輸出。這是一個(gè)使用人工智能進(jìn)行排序和策略調(diào)整的過(guò)程，通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的微調(diào)和優(yōu)化。
　　基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）是一種特殊的訓(xùn)練方法，它在人工評(píng)估中的表現(xiàn)往往優(yōu)于其他方法。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段，模型會(huì)根據(jù)評(píng)估員的反饋調(diào)整自己的行為，以獲得更大的獎(jiǎng)勵(lì)和盡量避免懲罰。模型會(huì)根據(jù)這樣的迭代過(guò)程逐漸學(xué)習(xí)到將獎(jiǎng)勵(lì)最大化的行為。
　　 RLHF并不總是在所有任務(wù)均表現(xiàn)得更好。RLHF的主要思想是利用人類對(duì)模型已生成結(jié)果的評(píng)估，來(lái)反饋并優(yōu)化模型的生成策略，從而提高生成結(jié)果的質(zhì)量。然而，OpenAI發(fā)現(xiàn)，RLHF并不總是在所有任務(wù)中表現(xiàn)得更好。在處理需要大量探索和富有創(chuàng)造力的任務(wù)時(shí)，原有的基礎(chǔ)模型更具有優(yōu)勢(shì)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險(xiǎn)，信息安全風(fēng)險(xiǎn)，算法倫理風(fēng)險(xiǎn)