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基于RLHF的算法優化,助力GPT模型革新 |
| 編輯： 來源：浙商證券 時間：2023/5/9 |
Transformer架構由谷歌 于2017年提出，架構核 心為Self-Attention自注 意力機制 1、RNN采用從前往后收集信息的線性序列結構，導致在大規模并行下的計算能力不足； Transformer架構不存在序列依賴，使其在大規模并行計算下的能力明顯優于RNN。 2、CNN模型通過卷積層捕獲遠距離特征，受卷積核限制；Transformer應用位置函數進行 編碼，從而在集成信息過程中自然地建立單詞間的聯系，長距離特征捕獲能力更強。 綜合來看，Transformer不論是在執行任務能力還是運行速度上，均是更好的選擇 基于RLHF的算法應用基于人類反饋強化學習模式三步法訓練模型 1、訓練監督策略模型：從數據集中隨機抽取問題，由工程師對預期的輸出結果進行標注，以 此在GPT-3.5基礎上對模型進行微調。 2、獎勵模型：從微調后的模型中隨機抽取問題并生成幾個輸出結果，由工程師對結 果按質量從G到低排序，將排序后的結果用于獎勵模型訓練 3、近端策略優化PPO強 化學習：通過獎勵模型產生優的輸出結果后，將該結果對模型參數進行迭代 與優化，并不斷循環反復這一過程，終得到G質量的ChatGPT模型。 推理能力的引入： 在基于大量代碼訓練構建的Codex模型上引入了推理能力 |
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