龙之向导外贸官方网站,深圳网站网页制作,网站地图怎么做的,石河子市住房和城乡建设局网站前言 近几个月ChatGPT爆火出圈#xff0c;一路狂飙#xff1b;它功能十分强大#xff0c;不仅能回答各种各样的问题#xff0c;还可以信写作#xff0c;给程序找bug…我经过一段时间的深度使用后#xff0c;十分汗颜#xff0c;智障对话体验相比#xff0c…前言 近几个月ChatGPT爆火出圈一路狂飙它功能十分强大不仅能回答各种各样的问题还可以信写作给程序找bug…我经过一段时间的深度使用后十分汗颜智障对话体验相比它是如此的丝滑流畅作为一名技术人情不自禁的对它的原理产生了十分浓厚的兴趣于是花费了一些时间去研究其实现技术原理在此与大家分享 ChatGPT基本信息原理
ChatGPT基本信息 研发公司OpenAI 创立年份2015年 创立人马斯克、Sam Altman及其他投资者 目标造福全人类的AI技术 GPT(Generative Pre-trained Transformer):生成式预训练语言模型 GPT作用问答生成文章等 模型发展史 参数量(单位亿) 预训练数据量(单位GB)
原理解析
训练过程总览 训练过程详解
训练监督策略模型
作为技术人员都知道一直有两个难题困扰我们
让机器理解人类通用指令下的意图生成内容是否是高质量
ChatGPT如何解难题
数据集中随机抽取问题由人类标注人员给出高质量答案得到多轮对话的数据然后用这些人工标注好的数据来微调 GPT模型由于数据来源于网上海量数据通过监督学习可以让模型生成出更加符合我们预期的答案
训练奖励模型RM
叠加效应通过人工标注训练数据来训练回报模型从而使模型不断地自我迭代完善具体如下 在上一步微调后在数据集中随机抽取问题使用第一阶段生成的模型对于每个问题生成多个不同的回答人类标注者对输出结果从好到差排序用这个排序结果数据来训练奖励模型RM模型接受一个输入给出评价回答质量的分数从而使ChatGPT从命令驱动转向意图驱动引导ChatGPT输出符合人类预期的内容。
强化学习来优化策略(PPO)
使用PPO强化模型优化奖励模型具体步骤如下 利用上段训练好的奖励模型靠奖励打分来更新预训练模型参数在数据集中随机抽取问题使用PPO模型生成回答并用上一阶段训练好的RM模型给出质量分数将回报分数依次传递从而产生策略梯度通过强化学习的方式来更新PPO模型参数不断迭代从而训练出更高质量的模型
更多原理内容解析
背景
ChatGPT还有很多精湛的原理值得我们每个人去认真的学习从而不断的丰富自己知识体系该领域还有几个关键点因文章篇幅有限等原因未能将其他的关键点解析在此强烈为大家推荐一个学习直播
思考题 国内生成式人工智能还有哪些前沿研究成果跨模态、异构数据爆发式增长如何高效处理大型语言模型未来的优化趋势是怎样的牵动多个应用领域的底层视觉技术有哪些优化空间 更多详细内容
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活动干货多多全程亮点欢迎大家关注
总结
当前阶段ChatGPT已经大大的降低了很多行业的门槛可以辅助专业人士大大提高效率它很有可能成为改变世界的一项技术我们每个人都应该学习ChatGPT它的解决问题方式完全符合大数据思维生活在当今的信息社会有了大数据思维会让我们如虎添翼GPT-4在3月15日发布多模态一个模型支持了强大的识图能力回答准确性提升明显从发布的时间来看迭代速度越来越快我们要积极拥抱它将其作为我们生活和工作的重要伙伴让它为我们生活带来更多的便利和快乐同时我们也要充分了解人工智能这项技术掌握它的优点和不足不断提高自己的技能和素质让我们能够更好的应对未来的挑战
