问题一：GPT-2中的zero-shot设定是什么意思？prompt（提示）又是什么？
GPT-2中的zero-shot设定是什么意思？prompt（提示）又是什么？
参考回答：
zero-shot设定意味着在做下游任务时，不需要下游任务的任何标注信息，也不需要训练模型。只需要一个预训练好的大模型来直接预测子任务的结果。
在GPT-2中，prompt（提示）是一种特殊的提示词，用于指示模型执行特定的NLP任务。例如，在句子翻译任务中，prompt可以是“translate to french”，而在阅读理解任务中，prompt可以是“answer the question”。这些prompt帮助模型理解要执行的任务类型。
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问题二：GPT-3主要解决了哪些问题？GPT-3如何解决上述问题？
GPT-3主要解决了哪些问题？GPT-3如何解决上述问题？
参考回答：
GPT-3主要解决了以下三个问题：
1) 做下游子任务时需要大量有标号的数据集；
2) 样本没有出现在数据分布里面，大模型的泛化性不见得比小模型更好；
3) 人类不需要一个很大的数据集来做任务。
GPT-3通过使用情境学习（In-context Learning）来解决上述问题。情境学习是元学习的一种，它允许模型通过少量的数据快速拟合，并在有限的数据集上获得不错的效果。
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问题三：GPT-3的数据集是如何构建的？
GPT-3的数据集是如何构建的？
参考回答：
GPT-3的数据集构建过程包括：使用之前的reddit数据作为正例，Common Crawl作为负例训练二分类器来过滤掉不好的网页；使用lsh算法去重；增加已知的高质量数据，如BERT、GPT1、GPT2的数据集；在真实采样时赋予一定权重进行采样，因为Common Crawl数据集仍然较脏。
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问题四：什么是指示学习？
什么是指示学习？
参考回答：
指示学习是谷歌Deepmind的Quoc V.Le团队提出的一种思想，旨在通过给出更明显的指令来激发语言模型的理解能力，让模型做出正确的行动。与提示学习不同，指示学习更注重模型对指令的理解，而不仅仅是补全能力。
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问题五：ChatGPT和InstructGPT的训练方式有何不同？
ChatGPT和InstructGPT的训练方式有何不同？
参考回答：
ChatGPT和InstructGPT的训练方式相同，都是采用GPT-3的网络结构，并通过指示学习构建训练样本来训练一个奖励模型。它们的不同点仅在于数据采集上，ChatGPT可能提高了对话类任务的占比，并将提示方式转换为Q&A的方式。
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