问题一：ChatGPT 的训练数据主要来源有哪些？
ChatGPT 的训练数据主要来源有哪些？
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ChatGPT 的训练数据来源广泛，包括维基百科、书籍、期刊、Reddit 链接、Common Crawl 和其他数据集。这些数据总计约 45TB，包含了近 1 万亿个单词的文本内容。
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问题二：为什么 ChatGPT 能够解读现实世界新型事物的含义？
为什么 ChatGPT 能够解读现实世界新型事物的含义？
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ChatGPT 能够解读现实世界新型事物的含义，是因为其训练数据涵盖了截至 2021 年的海量知识，这些数据中包含了许多最新的信息和趋势。
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问题三：在训练 ChatGPT 时，使用了什么方法来收集数据并构建训练样本？
在训练 ChatGPT 时，使用了什么方法来收集数据并构建训练样本？
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在训练 ChatGPT 时，首先采集了大量的文本数据，然后使用指示学习来构建训练样本。这种方法涉及从原始文本中提取特征，并根据这些特征生成用于模型训练的输入-输出对。
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问题四：在 ChatGPT 的训练过程中，RLHF 起了什么作用？
在 ChatGPT 的训练过程中，RLHF 起了什么作用？
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在 ChatGPT 的训练过程中，RLHF（人类反馈强化学习）起到了关键作用。它通过指示学习构建训练样本来训练一个奖励模型（RM），然后使用该奖励模型的打分来指导强化学习模型的训练。
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问题五：ChatGPT 的训练可以分为哪几个步骤？
ChatGPT 的训练可以分为哪几个步骤？
参考回答：
"ChatGPT 的训练可以分为三个步骤：
首先，根据采集的 SFT 数据集对 GPT-3 进行有监督的微调（Supervised FineTune，SFT）；
其次，收集人工标注的对比数据，训练奖励模型（Reword Model，RM）；
最后，使用 RM 作为强化学习的优化目标，利用 PPO 算法微调 SFT 模型。"
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