大模型概念问题之什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)

简介: 大模型概念问题之什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)

问题一:预训练和推理在GPT中分别指什么?


预训练和推理在GPT中分别指什么?


参考回答:

在GPT中,预训练是指先通过一部分数据进行初步训练,再在训练好的基础模型上进行微调;推理是指将预训练学习到的内容作为参考,对新的内容进行生成或判断。


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问题二:什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)?


什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)?


参考回答:

人类反馈信号强化学习(RLHF)是指使用强化学习的方式直接优化带有人类反馈的语言模型,使模型能够与复杂的人类价值观“对齐”。它负责在GPT的预训练中微调模型,使得模型回答具有人类偏好。


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问题三:AIGC能做什么?


AIGC能做什么?


参考回答:


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问题四:AIGC的发展历程是啥?有具体点的图不?


AIGC的发展历程是啥?有具体点的图不?


参考回答:


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问题五:GPT-1主要解决的问题是什么?


GPT-1主要解决的问题是什么?


参考回答:

GPT-1主要解决的问题是如何在无标号数据上面预训练大模型。它使用语言模型进行预训练,并通过n-gram方法来预测当前单词。


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