ChatGPT 等相关大模型问题之收集数据并构建训练样本如何解决

简介: ChatGPT 等相关大模型问题之收集数据并构建训练样本如何解决

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?


参考回答:

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?


参考回答:

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?


参考回答:

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?


参考回答:

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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