怎么创建一个视频网站,高清网站建设的好处,怎样增加网站浏览量,可以做超大海报的网站导语一篇十分深度剖析GPT系列模型的文章#xff0c;作者翻译成了中文#xff0c;在这里分享给大家。来源#xff1a;李rumor作者#xff1a;符尧, yao.fued.ac.uk#xff0c;爱丁堡大学 (University of Edinburgh) 博士生#xff0c;本科毕业于北京大学与 彭昊#xff0…导语一篇十分深度剖析GPT系列模型的文章作者翻译成了中文在这里分享给大家。来源李rumor作者符尧, yao.fued.ac.uk爱丁堡大学 (University of Edinburgh) 博士生本科毕业于北京大学与 彭昊Tushar Khot在 艾伦人工智能研究院 (Allen Institute for AI) 共同完成英文原稿与 剑桥大学郭志江 共同翻译为中文感谢 上海交通大学何俊贤加州大学洛杉矶分校鲁盼达特茅斯学院刘睿博 对初稿的讨论与建议。感谢 Raj Ammanabrolu (Allen Institute for AI), Peter Liu (Google Brain), Brendan Dolan-Gavitt (New York University), Denny Zhou (Google Brain) 对终稿的讨论和建议他们的建议极大程度上增加了本文的完整度。英文原版https://franxyao.github.io/blog.html最近OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留下了深刻的印象和启发。毫无疑问它又强又聪明且跟它说话很好玩还会写代码。它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是我们自然就有一个问题ChatGPT 是怎么变得这么强的它的各种强大的能力到底从何而来在这篇文章中我们试图剖析 ChatGPT 的突现能力Emergent Ability追溯这些能力的来源希望能够给出一个全面的技术路线图来说明 GPT-3.5 模型系列以及相关的大型语言模型是如何一步步进化成目前的强大形态。我们希望这篇文章能够促进大型语言模型的透明度成为开源社区共同努力复现 GPT-3.5 的路线图。致国内的同胞们在国际学术界看来ChatGPT / GPT-3.5 是一种划时代的产物它与之前常见的语言模型 (Bert/ Bart/ T5) 的区别几乎是导弹与弓箭的区别一定要引起最高程度的重视。在我跟国际同行的交流中国际上的主流学术机构 (如斯坦福大学伯克利加州大学) 和主流业界研究院如谷歌大脑微软研究院都已经全面拥抱大模型。在当前这个阶段国内的技术水准学术视野治学理念和国际前沿的差距似乎并没有减少反而正在扩大如果现状持续下去极有可能出现技术断代。此诚危急存亡之秋。多年以后面对行刑队奥雷里亚诺·布恩迪亚上校将会回想起父亲带他去见识冰块的那个遥远的下午。—— 《百年孤独》 加西亚·马尔克斯1. 2020版初代GPT-3与大规模训练初代GPT-3展示了三个重要能力语言生成遵循提示词prompt然后生成补全提示词的句子。这也是今天人类与语言模型最普遍的交互方式。上下文学习 (in-context learning): 遵循给定任务的几个示例然后为新的测试用例生成解决方案。很重要的一点是GPT-3虽然是个语言模型但它的论文几乎没有谈到“语言建模” (language modeling) —— 作者将他们全部的写作精力都投入到了对上下文学习的愿景上这才是 GPT-3的真正重点。世界知识包括事实性知识 (factual knowledge) 和常识 (commonsense)。那么这些能力从何而来呢基本上以上三种能力都来自于大规模预训练在有3000亿单词的语料上预训练拥有1750亿参数的模型 训练语料的60%来自于 2016 - 2019 的 C4 22% 来自于 WebText2 16% 来自于Books 3%来自于Wikipedia。其中语言生成的能力来自于语言建模的训练目标 (language modeling)。世界知识来自 3000 亿单词的训练语料库不然还能是哪儿呢。模型的 1750 亿参数是为了存储知识Liang et al. (2022) 的文章进一步证明了这一点。他们的结论是知识密集型任务的性能与模型大小息息相关。上下文学习的能力来源及为什么上下文学习可以泛化仍然难以溯源。 直觉上这种能力可能来自于同一个任务的数据点在训练时按顺序排列在同一个 batch 中。然而很少有人研究为什么语言模型预训练会促使上下文学习以及为什么上下文学习的行为与微调 (fine-tuning) 如此不同。令人好奇的是初代的GPT-3有多强。其实比较难确定初代 GPT-3在 OpenAI API 中被称为davinci到底是“强”还是“弱”。一方面它合理地回应了某些特定的查询并在许多数据集中达到了还不错的性能另一方面它在许多任务上的表现还不如 T5 这样的小模型参见其原始论文。在今天2022 年 12 月ChatGPT 的标准下很难说初代的 GPT-3 是“智能的”。Meta 开源的 OPT 模型试图复现初代 GPT-3但它的能力与当今的标准也形成了尖锐的对比。许多测试过 OPT 的人也认为与现在的text-davinci-002相比该模型确实 “不咋地”。尽管如此OPT 可能是初代 GPT-3 的一个足够好的开源的近似模型了根据 OPT 论文和斯坦福大学的 HELM 评估。虽然初代的 GPT-3 可能表面上看起来很弱但后来的实验证明初代 GPT-3 有着非常强的潜力。这些潜力后来被代码训练、指令微调 (instruction tuning) 和基于人类反馈的强化学习 (reinforcement learning with human feedback, RLHF) 解锁最终体展示出极为强大的突现能力。2. 从2020版GPT-3到2022版ChatGPT从最初的 GPT-3 开始为了展示 OpenAI 是如何发展到ChatGPT的我们看一下 GPT-3.5 的进化树在 2020 年 7 月OpenAI 发布了模型索引为的 davinci 的初代 GPT-3 论文从此它就开始不断进化。在 2021 年 7 月Codex 的论文发布其中初始的 Codex 是根据可能是内部的120 亿参数的 GPT-3 变体进行微调的。后来这个 120 亿参数的模型演变成 OpenAI API 中的code-cushman-001。在 2022 年 3 月OpenAI 发布了指令微调 (instruction tuning) 的论文其监督微调 (supervised instruction tuning) 的部分对应了davinci-instruct-beta和text-davinci-001。在 2022 年 4 月至 7 月的OpenAI 开始对code-davinci-002模型进行 Beta 测试也称其为 Codex。然后code-davinci-002、text-davinci-003和ChatGPT 都是从code-davinci-002进行指令微调得到的。详细信息请参阅 OpenAI的模型索引文档。尽管 Codex 听着像是一个只管代码的模型但code-davinci-002可能是最强大的针对自然语言的GPT-3.5 变体优于 text-davinci-002和 -003。code-davinci-002很可能在文本和代码上都经过训练然后根据指令进行调整将在下面解释。然后2022 年 5-6 月发布的text-davinci-002是一个基于code-davinci-002的有监督指令微调 (supervised instruction tuned) 模型。在text-davinci-002上面进行指令微调很可能降低了模型的上下文学习能力但是增强了模型的零样本能力将在下面解释。然后是text-davinci-003和 ChatGPT它们都在 2022 年 11 月发布是使用的基于人类反馈的强化学习的版本指令微调 (instruction tuning with reinforcement learning from human feedback) 模型的两种不同变体。text-davinci-003 恢复了但仍然比code-davinci-002差一些在text-davinci-002 中丢失的部分上下文学习能力大概是因为它在微调的时候混入了语言建模 并进一步改进了零样本能力得益于RLHF。另一方面ChatGPT 似乎牺牲了几乎所有的上下文学习的能力来换取建模对话历史的能力。总的来说在 2020 - 2021 年期间在code-davinci-002之前OpenAI 已经投入了大量的精力通过代码训练和指令微调来增强GPT-3。当他们完成code-davinci-002时所有的能力都已经存在了。很可能后续的指令微调无论是通过有监督的版本还是强化学习的版本都会做以下事情稍后会详细说明指令微调不会为模型注入新的能力 —— 所有的能力都已经存在了。指令微调的作用是解锁 / 激发这些能力。这主要是因为指令微调的数据量比预训练数据量少几个数量级基础的能力是通过预训练注入的。指令微调将 GPT-3.5 的分化到不同的技能树。有些更擅长上下文学习**如text-davinci-003有些更擅长对话如ChatGPT。指令微调通过牺牲性能换取与人类的对齐alignment。OpenAI 的作者在他们的指令微调论文中称其为 “对齐税” (alignment tax)。许多论文都报道了code-davinci-002在基准测试中实现了最佳性能但模型不一定符合人类期望。在code-davinci-002上进行指令微调后模型可以生成更加符合人类期待的反馈或者说模型与人类对齐例如零样本问答、生成安全和公正的对话回复、拒绝超出模型它知识范围的问题。3. Code-Davinci-002和 Text-Davinci-002在代码上训练在指令上微调在code-davinci-002和text-davinci-002之前有两个中间模型分别是 davinci-instruct-beta 和 text-davinci-001。两者在很多方面都比上述的两个-002模型差例如text-davinci-001 链式思维推理能力不强。所以我们在本节中重点介绍 -002 型号。3.1 复杂推理能力的来源和泛化到新任务的能力我们关注code-davinci-002和text-davinci-002这两兄弟是第一版的 GPT3.5 模型一个用于代码另一个用于文本。它们表现出了三种重要能力与初代 GPT-3 不同的能力响应人类指令以前GPT-3 的输出主要训练集中常见的句子。现在的模型会针对指令 / 提示词生成更合理的答案而不是相关但无用的句子。泛化到没有见过的任务当用于调整模型的指令数量超过一定的规模时模型就可以自动在从没见过的新指令上也能生成有效的回答。这种能力对于上线部署至关重要因为用户总会提新的问题模型得答得出来才行。代码生成和代码理解这个能力很显然因为模型用代码训练过。利用思维链 (chain-of-thought) 进行复杂推理初代 GPT3 的模型思维链推理的能力很弱甚至没有。code-davinci-002 和 text-davinci-002 是两个拥有足够强的思维链推理能力的模型。思维链推理之所以重要是因为思维链可能是解锁突现能力和超越缩放法则 (scaling laws) 的关键。请参阅上一篇博文。这些能力从何而来与之前的模型相比两个主要区别是指令微调和代码训练。具体来说能够响应人类指令的能力是指令微调的直接产物。对没有见过的指令做出反馈的泛化能力是在指令数量超过一定程度之后自动出现的T0、Flan 和 FlanPaLM 论文进一步证明了这一点使用思维链进行复杂推理的能力很可能是代码训练的一个神奇的副产物。对此我们有以下的事实作为一些支持最初的 GPT-3 没有接受过代码训练它不能做思维链。text-davinci-001 模型虽然经过了指令微调但第一版思维链论文报告说它的它思维链推理的能力非常弱 —— 所以指令微调可能不是思维链存在的原因代码训练才是模型能做思维链推理的最可能原因。PaLM 有 5% 的代码训练数据可以做思维链。Codex论文中的代码数据量为 159G 大约是初代 GPT-3 5700 亿训练数据的28%。code-davinci-002 及其后续变体可以做思维链推理。在 HELM 测试中Liang et al. (2022) 对不同模型进行了大规模评估。他们发现了针对代码训练的模型具有很强的语言推理能力包括 120亿参数的code-cushman-001.。我们在 AI2 的工作也表明当配备复杂的思维链时code-davinci-002 在 GSM8K 等重要数学基准上是目前表现最好的模型直觉来说面向过程的编程 (procedure-oriented programming) 跟人类逐步解决任务的过程很类似面向对象编程 (object-oriented programming) 跟人类将复杂任务分解为多个简单任务的过程很类似。以上所有观察结果都是代码与推理能力 / 思维链之间的相关性。代码和推理能力 / 思维链之间的这种相关性对研究社区来说是一个非常有趣的问题但目前仍未得到很好的理解。然而仍然没有确凿的证据表明代码训练就是CoT和复杂推理的原因。 思维链的来源仍然是一个开放性的研究问题。此外 代码训练另一个可能的副产品是长距离依赖正如Peter Liu所指出“语言中的下个词语预测通常是非常局部的而代码通常需要更长的依赖关系来做一些事情比如前后括号的匹配或引用远处的函数定义”。这里我想进一步补充的是由于面向对象编程中的类继承代码也可能有助于模型建立编码层次结构的能力。我们将对这一假设的检验留给未来的工作。另外还要注意一些细节差异text-davinci-002 与 code-davinci-002Code-davinci-002 是基础模型text-davinci-002 是指令微调 code-davinci-002 的产物见 OpenAI 的文档。它在以下数据上作了微调一人工标注的指令和期待的输出二由人工标注者选择的模型输出。当有上下文示例 (in-context example) 的时候 Code-davinci-002 更擅长上下文学习当没有上下文示例 / 零样本的时候 text-davinci-002 在零样本任务完成方面表现更好。从这个意义上说text-davinci-002 更符合人类的期待因为对一个任务写上下文示例可能会比较麻烦。OpenAI 不太可能故意牺牲了上下文学习的能力换取零样本能力 —— 上下文学习能力的降低更多是指令学习的一个副作用OpenAI 管这叫对齐税。001 模型code-cushman-001 和 text-davinci-001v.s. 002 模型code-davinci-002 和 text-davinci-002001 模型主要是为了做纯代码 / 纯文本任务002 模型则深度融合了代码训练和指令微调代码和文本都行。Code-davinci-002 可能是第一个深度融合了代码训练和指令微调的模型。证据有code-cushman-001 可以进行推理但在纯文本上表现不佳text-davinci-001 在纯文本上表现不错但在推理上不大行。code-davinci-002 则可以同时做到这两点。3.2 这些能力是在预训练之后已经存在还是在之后通过微调注入在这个阶段我们已经确定了指令微调和代码训练的关键作用。一个重要的问题是如何进一步分析代码训练和指令微调的影响具体来说上述三种能力是否已经存在于初代的GPT-3中只是通过指令和代码训练触发 / 解锁或者这些能力在初代的 GPT-3 中并不存在是通过指令和代码训练注入如果答案已经在初代的 GPT-3 中那么这些能力也应该在 OPT 中。因此要复现这些能力或许可以直接通过指令和代码调整 OPT。 但是code-davinci-002 也可能不是基于最初的 GPT-3 davinci而是基于比初代 GPT-3 更大的模型。如果是这种情况可能就没办法通过调整 OPT 来复现了。研究社区需要进一步弄清楚 OpenAI 训练了什么样的模型作为 code-davinci-002 的基础模型。我们有以下的假设和证据code-davinci-002的基础模型可能不是初代GPT-3 davinci 模型。以下是证据初代的GPT-3在数据集 C4 2016 - 2019 上训练而 code-davinci-002 训练集则在延长到2021年才结束。因此 code-davinci-002 有可能在 C4 的 2019-2021 版本上训练。初代的 GPT-3 有一个大小为 2048 个词的上下文窗口。code-davinci-002 的上下文窗口则为 8192。GPT 系列使用绝对位置嵌入 (absolute positional embedding)直接对绝对位置嵌入进行外推而不经过训练是比较难的并且会严重损害模型的性能参考 Press et al., 2022。如果 code-davinci-002 是基于初代GPT-3那OpenAI 是如何扩展上下文窗口的另一方面无论基础模型是初代的 GPT-3 还是后来训练的模型 遵循指令和零样本泛化的能力都可能已经存在于基础模型中后来才通过指令微调来解锁 而不是注入这主要是因为 OpenAI 的论文报告的指令数据量大小只有 77K比预训练数据少了几个数量级。其他指令微调论文进一步证明了数据集大小对模型性能的对比例如 Chung et al. (2022) 的工作中 Flan-PaLM 的指令微调仅为预训练计算的 0.4%。一般来说指令数据会显著少于预训练数据。然而 模型的复杂推理能力可能是在预训练阶段通过代码数据注入代码数据集的规模与上述指令微调的情况不同。这里的代码数据量足够大可以占据训练数据的重要部分例如PaLM 有 8% 的代码训练数据如上所述在 code-davinci-002 之前的模型 text-davinci-001 大概没有在代码数据上面微调过所以它的推理 / 思维链能力是非常差的正如第一版思维链论文中所报告的那样有时甚至比参数量更小的 code-cushman-001 还差。区分代码训练和指令微调效果的最好方法可能是比较 code-cushman-001、T5 和 FlanT5因为它们具有相似的模型大小110亿 和 120亿相似的训练数据集 (C4)它们最大的区别就是有没有在代码上训练过 / 有没有做过指令微调。目前还没有这样的比较。我们把这个留给未来的研究。4. text-davinci-003 和 ChatGPT基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 的威力在当前阶段2022 年 12 月 text-davinci-002、text-davinci-003 和 ChatGPT之间几乎没有严格的统计上的比较 主要是因为text-davinci-003 和 ChatGPT 在撰写本文时才发布不到一个月。ChatGPT 不能通过 OpenAI API 被调用所以想要在标准基准上测试它很麻烦。所以在这些模型之间的比较更多是基于研究社区的集体经验 统计上不是很严格。不过我们相信初步的描述性比较仍然可以揭示模型的机制。我们首先注意到以下 text-davinci-002text-davinci-003 和 ChatGPT 之间的比较所有三个模型都经过指令微调。text-davinci-002 是一个经过监督学习指令微调 (supervised instruction tuning) 的模型text-davinci-003 和 ChatGPT 是基于人类反馈的强化学习的指令微调 (Instruction tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback RLHF)。这是它们之间最显着的区别。这意味着大多数新模型的行为都是 RLHF 的产物。那么让我们看看 RLHF 触发的能力翔实的回应text-davinci-003 的生成通常比 text-davinci-002长。ChatGPT 的回应则更加冗长以至于用户必须明确要求“用一句话回答我”才能得到更加简洁的回答。这是 RLHF 的直接产物。公正的回应ChatGPT 通常对涉及多个实体利益的事件例如政治事件给出非常平衡的回答。这也是RLHF的产物。拒绝不当问题这是内容过滤器和由 RLHF 触发的模型自身能力的结合过滤器过滤掉一部分然后模型再拒绝一部分。拒绝其知识范围之外的问题例如拒绝在2021 年 6 月之后发生的新事件因为它没在这之后的数据上训练过。这是 RLHF 最神奇的部分因为它使模型能够隐式地区分哪些问题在其知识范围内哪些问题不在其知识范围内。有两件事情值得注意所有的能力都是模型本来就有的 而不是通过RLHF 注入的。RLHF 的作用是触发 / 解锁突现能力。这个论点主要来自于数据量大小的比较因为与预训练的数据量相比RLHF 占用的计算量 / 数据量要少得多。模型知道它不知道什么不是通过编写规则来实现的 而是通过RLHF解锁的。这是一个非常令人惊讶的发现因为 RLHF 的最初目标是让模型生成复合人类期望的回答这更多是让模型生成安全的句子而不是让模型知道它不知道的内容。幕后发生的事情可能是ChatGPT: 通过牺牲上下文学习的能力换取建模对话历史的能力。这是一个基于经验的观测结果因为 ChatGPT 似乎不像 text-davinci-003 那样受到上下文演示的强烈影响。text-davinci-003恢复了 text-davinci-002 所牺牲的上下文学习能力 提高零样本的能力。我们不确定这是否也是 RLHF 或其他东西的副产品。 根据instructGPT的论文这是来自于强化学习调整阶段混入了语言建模的目标而不是 RLHF 本身。5. 总结当前阶段GPT-3.5的进化历程到目前为止我们已经仔细检查了沿着进化树出现的所有能力下表总结了演化路径我们可以得出结论语言生成能力 基础世界知识 上下文学习都是来自于预训练davinci存储大量知识的能力来自 1750 亿的参数量。遵循指令和泛化到新任务的能力来自于扩大指令学习中指令的数量Davinci-instruct-beta)执行复杂推理的能力很可能来自于代码训练code-davinci-002生成中立、客观的能力、安全和翔实的答案来自与人类的对齐。具体来说如果是监督学习版得到的模型是text-davinci-002如果是强化学习版 (RLHF) 得到的模型是text-davinci-003无论是有监督还是 RLHF 模型在很多任务的性能都无法超过 code-davinci-002 这种因为对齐而造成性能衰退的现象叫做对齐税。对话能力也来自于 RLHFChatGPT具体来说它牺牲了上下文学习的能力来换取建模对话历史增加对话信息量拒绝模型知识范围之外的问题6. GPT-3.5目前不能做什么虽然GPT-3.5是自然语言处理研究中的重要一步但它并没有完全包含许多研究人员包括 AI2设想的所有理想属性。以下是GPT-3.5不具备的某些重要属性实时改写模型的信念当模型表达对某事的信念时如果该信念是错误的我们可能很难纠正它我最近遇到的一个例子是ChatGPT 坚持认为 3599 是一个质数尽管它承认 3599 59 * 61。另外请参阅Reddit上关于游得最快的海洋哺乳动物的例子。然而模型信念的强度似乎存在不同的层次。一个例子是即使我告诉它达斯·维达星球大战电影中的人物赢得了2020年大选模型依旧会认为美国现任总统是拜登。但是如果我将选举年份改为 2024 年它就会认为总统是达斯·维达是 2026 年的总统。形式推理GPT-3.5系列不能在数学或一阶逻辑等形式严格的系统中进行推理一个例子是严格的数学证明要求中间步骤中不能跳不能模糊不能错。但这种严格推理到底是应该让语言模型做还是让符号系统做还有待讨论。一个例子是与其努力让 GPT 做三位数加法不如直接调 Python。生成如何做豆腐脑的方法。做豆腐脑的时候中间很多步骤模糊一点是可以接受的比如到底是做咸的还是做甜的。只要整体步骤大致正确做出来的豆腐脑儿就能吃。数学定理的证明思路。证明思路是用语言表达的非正式的逐步解法其中每一步的严格推导可以不用太具体。证明思路经常被用到数学教学只要老师给一个大致正确的整体步骤学生就可以大概明白。然后老师把具体的证明细节作为作业布置给学生答案略。在自然语言处理的文献中 “推理” 一词的定义很多时候不太明确。但如果我们从模糊性的角度来看例如一些问题 (a) 非常模棱两可没有推理(b) 有点儿逻辑在里面但有些地方也可以模糊(c) 非常严谨不能有任何歧义。那么模型可以很好地进行 (b) 类的带模糊性的推理例子有GPT-3.5 不能进行类型 (c) 的推理推理不能容忍歧义。从互联网进行检索GPT-3.5 系列暂时不能直接搜索互联网模型的内部知识总是在某个时间被切断。模型始终需要最新的知识来回答最新的问题。回想一下我们已经讨论过 1750 亿的参数大量用于存储知识。如果我们可以将知识卸载到模型之外那么模型参数可能会大大减少最终它甚至可以在手机上运行疯狂的想法但 ChatGPT 已经足够科幻了谁知道未来会怎样呢).但是有一篇 WebGPT 论文发表于2021年12月里面就让 GPT 调用了搜索引擎。所以检索的能力已经在 OpenAI 内部进行了测试。这里需要区分的一点是GPT-3.5 的两个重要但不同的能力是 知识 和 推理。一般来说如果我们能够 将知识部分卸载到外部的检索系统让语言模型只专注于推理这就很不错了。 因为7. 结论在这篇博文中我们仔细检查了GPT-3.5系列的能力范围并追溯了它们所有突现能力的来源。初代GPT-3模型通过预训练获得生成能力、世界知识和in-context learning。然后通过instruction tuning的模型分支获得了遵循指令和能泛化到没有见过的任务的能力。经过代码训练的分支模型则获得了代码理解的能力作为代码训练的副产品模型同时潜在地获得了复杂推理的能力。结合这两个分支code-davinci-002似乎是具有所有强大能力的最强GPT-3.5模型。接下来通过有监督的instruction tuning和 RLHF通过牺牲模型能力换取与人类对齐即对齐税。RLHF 使模型能够生成更翔实和公正的答案同时拒绝其知识范围之外的问题。我们希望这篇文章能够帮助提供一个清晰的GPT评估图并引发一些关于语言模型、instruction tuning和code tuning的讨论。最重要的是 我们希望这篇文章可以作为在开源社区内复现GPT-3.5的路线图。“因为山就在那里。”——乔治·马洛里珠穆朗玛峰探险先驱常见问题这篇文章中的这些说法更像是假设 (hypothesis) 还是结论 (conclusion)复杂推理的能力来自于代码训练是我们倾向于相信的假设对没有见过的任务泛化能力来自大规模指令学习 是至少 4 篇论文的结论GPT-3.5来自于其他大型基础模型而不是1750亿参数的GPT-3 是有根据的猜测。所有这些能力都已经存在了通过instruction tuning无论是有监督学习或强化学习的方式来解锁而不是注入这些能力 是一个强有力的假设强到你不敢不信。主要是因为instruction tuning数据量比预训练数据量少了几个数量级结论 许多证据支持这些说法的正确性假设 有正面证据但不够有力有根据的猜测 没有确凿的证据但某些因素会指向这个方向为什么其他模型如 OPT 和 BLOOM没有那么强大OPT大概是因为训练过程太不稳定BLOOM的情况则未知。如果您有更多意见请与我联系附录 - 中英术语对照表英文中文释义Emergent Ability突现能力小模型没有只在模型大到一定程度才会出现的能力Prompt提示词把 prompt 输入给大模型大模型给出 completionIn-Context Learning上下文学习在 prompt 里面写几个例子模型就可以照着这些例子做生成Instruction Tuning指令微调用 instruction 来 fine-tune 大模型Code Tuning在代码上微调用代码来 fine-tune 大模型Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)基于人类反馈的强化学习让人给模型生成的结果打分用人打的分来调整模型Chain-of-Thought思维链在写 prompt 的时候不仅给出结果还要一步一步地写结果是怎么推出来的Scaling Laws缩放法则模型的效果的线性增长要求模型的大小指数增长Alignment与人类对齐让机器生成复合人类期望的复合人类价值观的句子未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
