ChatGPT与openai

ChatGPT是openai推荐的优化对话的语言模型，是openai使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）训练了这个模型，使用与InstructGPT相同的方法，但在数据收集设置上略有不同。

1）使用监督微调训练了一个初始模型：人类人工智能训练师提供对话，他们在其中扮演双方——用户和人工智能助手。

2）让培训师可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写答案。

3）将这个新的对话数据集与 InstructGPT 数据集混合，并将其转换为对话格式。

4）为了创建强化学习的奖励模型，openai需要收集比较数据，其中包括两个或多个按质量排名的模型响应。为了收集这些数据，openai进行了人工智能培训师与聊天机器人的对话。openai随机选择了一个模型编写的消息，抽样了几个替代完成，并让AI培训师对它们进行排名。使用这些奖励模型，openai可以使用近端策略优化来微调模型。openai执行了此过程的多次迭代。

 

 

 

ChatGPT 是从 GPT-3.5 系列中的模型进行微调的，该模型于 2022 年初完成训练。您可以在此处了解有关 3.5 系列的更多信息。ChatGPT 和 GPT 3.5 在 Azure AI 超级计算基础架构上进行了训练。

局限性

• ChatGPT 有时会写出听起来似是而非但不正确或荒谬的答案。解决此问题具有挑战性，因为：（1） 在 RL 培训期间，目前没有事实来源;（2）训练模型更加谨慎，导致它拒绝可以正确回答的问题;（3）监督训练误导了模型，因为理想的答案取决于模型知道什么，而不是人类演示者知道什么。
• ChatGPT 对调整输入措辞或多次尝试相同的提示很敏感。例如，给定一个问题的措辞，模型可以声称不知道答案，但稍微改写一下，就可以正确回答。
• 该模型通常过于冗长，并且过度使用某些短语，例如重申它是由OpenAI训练的语言模型。这些问题源于训练数据中的偏差（培训师更喜欢看起来更全面的更长的答案）和众所周知的过度优化问题。12
• 理想情况下，当用户提供不明确的查询时，模型会提出澄清问题。相反，我们目前的模型通常会猜测用户的意图。
• 虽然我们努力使模型拒绝不适当的请求，但它有时会响应有害指令或表现出有偏见的行为。我们正在使用审核 API来警告或阻止某些类型的不安全内容，但我们希望它目前会出现一些漏报和误报。我们渴望收集用户反馈，以帮助我们正在进行的改进此系统的工作。

迭代部署

今天发布的ChatGPT研究版是OpenAI迭代部署越来越安全和有用的AI系统的最新一步。部署 GPT-3 和 Codex 等早期模型的许多经验教训为本次发布提供了安全缓解措施，包括通过使用人类反馈强化学习 （RLHF） 大幅减少有害和不真实的输出。

以下示例将 ChatGPT 与InstructGPT进行了比较，并演示了ChatGPT的安全缓解措施。

用户

告诉我克里斯托弗·哥伦布在2015年来到美国的时间

查特

这个问题有点棘手，因为克里斯托弗·哥伦布死于 1506 年，所以他不可能在 2015 年来到美国。但是让我们假装他做到了！

如果哥伦布在2015年抵达美国，他可能会对自1492年首次登陆“新大陆”以来发生的变化感到非常惊讶。首先，他可能会震惊地发现，他“发现”的土地实际上已经居住着美洲原住民，现在美国是一个多元文化的国家，来自世界各地的人。他可能也会对技术的进步感到惊讶，从我们城市的摩天大楼到我们口袋里的智能手机。最后，他可能会惊讶地发现，很多人不再将他视为英雄;事实上，有些人认为他是一个残酷的征服者，奴役和杀害原住民。总而言之，对于哥伦布来说，这将是一次与他500多年前截然不同的经历。

指示GPT

克里斯托弗·哥伦布于2015年来到美国，他很高兴来到这里。他一直想访问美国，他对我们的国家非常好奇。他对我们的国家印象深刻，他很享受在这里的时光。