厦门网站建设培训费用,宿州做网站,静态网站管理系统,wordpress分类信息模板下载GPT#xff08;Generative Pre-Training#xff09;#xff1a;
训练过程分两步#xff1a;无监督预训练有监督微调
模型结构是decoder-only的12层transformer
1、预训练过程#xff0c;窗口为k#xff0c;根据前k-1个token预测第k个token#xff0c;训练样本包括700…GPTGenerative Pre-Training
训练过程分两步无监督预训练有监督微调
模型结构是decoder-only的12层transformer
1、预训练过程窗口为k根据前k-1个token预测第k个token训练样本包括7000本书的内容 2、微调过程使用有标记的样本样本输入预训练模型使用最后一层transformer的输出接linearsoftmax层预测输出 损失函数如下 使用L1作为辅助优化目标有两点好处首先能够提高模型的泛化能力第二是能够加速收敛。
3、不同任务的输入格式适配将结构化的输入转化为有序序列 GPT系列演化参考文档简单之美 | GPT 系列模型技术演化之路 GPT-2
与 GPT-1 不同GPT-2 将层归一化Layer Normalization操作移到了每个 Encoder Block 输入之前。在最后一个self-attention block后加normaliztion。 GPT-2在无监督预训练阶段学习了大量的自然语言文本在做下游任务时无需微调只需简单的Zero-shot Learning GPT-3
预训练后不微调使用上下文学习In Context LearningICL
引入稀疏注意力机制 GPT-3 就是使用的普通 Transformer 和 Sparse Transformer 的混合模式。Sparse Transformer 的特点是只关注 Top-k 个贡献最大的特征的状态它使用稀疏注意力机制替代了 Transformer 的密集注意力。
GPT-3.5/InstructGPT
代码数据训练和人类偏好对齐
基于人类反馈的强化学习算法RLHF
基于GPT-3进行微调三个阶段的微调方法和过程可以通过下图给出的步骤来简要说明 分别对应于上面提到的三个模型SFT 模型、RM 模型、RL 模型InstructGPT 的训练过程主要包括如下三个步骤Step 1: Collect demonstration data, and train a supervised policy.Step 2: Collect comparison data, and train a reward model.Step 3: Optimize a policy against the reward model using PPO.
GPT-4
GPT -4是一个多模态大模型
GPT-4 的核心原理是基于 Decoder-only 的 Transformer 自回归语言模型即通过给定的文本序列预测下一个词的概率分布从而生成新的文本。GPT-4 采用了大规模的无监督预训练和有监督微调的方法即先在海量的通用文本语料上进行预训练学习文本的通用特征和规律然后在特定的下游任务上进行微调学习任务的特定知识从而实现对任意文本的生成和理解。
OpenAI在技术报告中强调了GPT-4的安全开发重要性并应用了干预策略来缓解潜在问题如幻觉、隐私泄露等。
