1. 論文信息

1.1 prompt learning

Prompt Learning是自然語(yǔ)言處理中的一種技術(shù)，它通過(guò)設(shè)計(jì)一些提示語(yǔ)（prompt）來(lái)指導(dǎo)模型在執(zhí)行任務(wù)時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理。Prompt Learning技術(shù)的核心思想是，在模型的輸入中加入一些人工設(shè)計(jì)的提示語(yǔ)，這些提示語(yǔ)能夠幫助模型更好地理解輸入數(shù)據(jù)的含義和任務(wù)要求，從而提高模型在特定任務(wù)上的性能。通常情況下，提示語(yǔ)可以是一個(gè)問(wèn)題、一段描述或者一個(gè)特定的標(biāo)記序列。

1.2 GPT的介紹

GPT（Generative Pre-trained Transformer）的目標(biāo)是訓(xùn)練出一種能夠生成自然語(yǔ)言文本的模型。它使用了大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)文本數(shù)據(jù)的語(yǔ)言規(guī)律，進(jìn)而能夠生成自然流暢的文本。GPT是一種基于Transformer架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型，可以用于自然語(yǔ)言生成、文本分類、語(yǔ)言理解等多種任務(wù)。

GPT的目標(biāo)是通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式，將海量的自然語(yǔ)言文本轉(zhuǎn)化為一種通用的語(yǔ)言表示形式，從而使得模型能夠在不同的任務(wù)中進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，提高模型的泛化能力。為了達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，GPT使用了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段。在預(yù)訓(xùn)練階段，GPT使用大量的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)文本的語(yǔ)言規(guī)律；在微調(diào)階段，GPT使用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的任務(wù)。

GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的縮寫(xiě)，是由OpenAI推出的自然語(yǔ)言處理模型。目前已經(jīng)發(fā)布了三代版本，每一代都有其獨(dú)特的特點(diǎn)和應(yīng)用。

以下是GPT一、二、三代的對(duì)比：

GPT-1

發(fā)布于2018年，包含1.17億個(gè)參數(shù)。

使用了12層transformer結(jié)構(gòu)，可以預(yù)測(cè)下一個(gè)詞。

在通用自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出色，包括文本分類、情感分析、摘要生成等。

缺點(diǎn)是對(duì)于長(zhǎng)文本生成不如人意，容易出現(xiàn)重復(fù)和無(wú)意義的內(nèi)容。

GPT-2

發(fā)布于2019年，參數(shù)量是GPT-1的10倍，達(dá)到了1.5億個(gè)。

使用了24層transformer結(jié)構(gòu)，可以生成更長(zhǎng)、更復(fù)雜的文本。

在多項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出色，并且可以生成高質(zhì)量的文章、對(duì)話等。

由于生成的文本過(guò)于真實(shí)，存在濫用的風(fēng)險(xiǎn)，OpenAI沒(méi)有將模型公開(kāi)發(fā)布。

GPT-3

發(fā)布于2020年，參數(shù)量是GPT-2的13倍，達(dá)到了1.75萬(wàn)億個(gè)。

使用了1750億個(gè)語(yǔ)言模型參數(shù)，可以生成更加自然、流暢、有邏輯的文本。

在多項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出色，甚至可以完成類似編程的任務(wù)，例如編寫(xiě)簡(jiǎn)單的代碼。

GPT-3也被用于自然語(yǔ)言生成、對(duì)話系統(tǒng)、問(wèn)答系統(tǒng)等應(yīng)用，具有廣泛的應(yīng)用前景。

總體來(lái)說(shuō)，隨著模型的迭代和參數(shù)量的增加，GPT的性能逐漸提高，同時(shí)也具有更廣泛的應(yīng)用前景。

1.3 InstructGPT

InstructGPT是一種基于GPT-3的自然語(yǔ)言處理模型，它是由AI2（Allen Institute for Artificial Intelligence）開(kāi)發(fā)的。與GPT-3不同的是，InstructGPT專注于解決指導(dǎo)型對(duì)話（instructional dialogue）的任務(wù)。指導(dǎo)型對(duì)話是指一種對(duì)話形式，其中一個(gè)人（通常是教師或者專家）向另一個(gè)人（通常是學(xué)生或者用戶）提供指導(dǎo)、解釋和建議。在這種對(duì)話中，用戶通常會(huì)提出一系列問(wèn)題，而指導(dǎo)者則會(huì)針對(duì)這些問(wèn)題提供詳細(xì)的答案和指導(dǎo)。

InstructGPT使用了GPT-3的架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，但是對(duì)其進(jìn)行了針對(duì)性的微調(diào)，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)指導(dǎo)型對(duì)話任務(wù)。具體而言，InstructGPT通過(guò)對(duì)大量的指導(dǎo)型對(duì)話數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，使得模型能夠更加準(zhǔn)確地理解用戶的問(wèn)題，并且能夠生成更加準(zhǔn)確、詳細(xì)的答案和指導(dǎo)。此外，InstructGPT還支持多輪對(duì)話，可以對(duì)用戶的多個(gè)問(wèn)題進(jìn)行連續(xù)的回答和指導(dǎo)。

InstructGPT的應(yīng)用場(chǎng)景包括在線教育、智能客服等領(lǐng)域，可以幫助用戶更快地獲取所需的知識(shí)和指導(dǎo)，并且能夠提高教育和客服的效率。

2. 方法框架

InstructGPT是一種基于語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，旨在解決指令性任務(wù)（instructional tasks），例如問(wèn)答、推薦、提示、教育等領(lǐng)域。其技術(shù)路線主要包括以下幾個(gè)步驟：

數(shù)據(jù)收集：收集大規(guī)模的指令性文本數(shù)據(jù)，包括問(wèn)答、教育、用戶指南等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括分詞、標(biāo)記化、詞干提取、停用詞過(guò)濾、詞向量化等。

模型訓(xùn)練：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，通常采用基于Transformer的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，例如GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

模型微調(diào)：針對(duì)具體的指令性任務(wù)，對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，例如通過(guò)遷移學(xué)習(xí)或fine-tuning的方法，使得模型能夠更好地適應(yīng)特定的任務(wù)和領(lǐng)域。

模型優(yōu)化：對(duì)微調(diào)后的模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，包括模型壓縮、量化、剪枝等技術(shù)，以提高模型的速度和效率。

應(yīng)用部署：將優(yōu)化后的模型部署到具體的應(yīng)用場(chǎng)景中，例如問(wèn)答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、教育平臺(tái)等，提供高效、準(zhǔn)確的指令性服務(wù)。

3. InstructGPT的訓(xùn)練模式

我們得想辦法怎么讓這個(gè)過(guò)程變得更輕松一點(diǎn)：

首先利用GPT-3進(jìn)行初始化，希望對(duì)這個(gè)比較強(qiáng)大的模型先進(jìn)行一些prompt learning來(lái)進(jìn)行fine-tuning。先人工構(gòu)造一批數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)一學(xué)，獲得一個(gè)模型。

然后，我們讓模型根據(jù)一系列提示輸出來(lái)評(píng)估其效果。我們讓模型針對(duì)每個(gè)提示生成多個(gè)輸出，隨后讓人員對(duì)這些輸出進(jìn)行打分排序。雖然排序過(guò)程也需要人工干預(yù)，但相較于直接讓人員編寫(xiě)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這種方法更為便捷。因此，這一過(guò)程能夠更輕松地標(biāo)注更多數(shù)據(jù)。然而，這些標(biāo)注數(shù)據(jù)不能直接用于訓(xùn)練模型，因?yàn)樗鼈兇砹艘环N排序結(jié)果。但我們可以訓(xùn)練一個(gè)打分模型，稱為“reward model”。該模型的作用在于對(duì)于每一個(gè)pair進(jìn)行打分，以評(píng)估輸出結(jié)果與提示是否足夠匹配。

接下來(lái)，我們繼續(xù)訓(xùn)練模型，給定一些prompt，得到輸出之后，把prompt和output輸入給RM，得到打分，然后借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，來(lái)訓(xùn)練該模型，如此反復(fù)迭代，最終修煉得到最終的模型，也就是最終的InstructGPT。

可以看出InstructGPT的訓(xùn)練模式就是先靠人類手工設(shè)計(jì)一些精華信息，然后利用模型來(lái)嘗試模仿這些信息。之后根據(jù)模仿程度進(jìn)行比對(duì)和打分，根據(jù)打分進(jìn)行調(diào)整。最后打分機(jī)器就可以和模型配合，自動(dòng)化地進(jìn)行模型的迭代。這種迭代過(guò)程就是RLHF。

InstructGPT論文中，給出了上述三個(gè)步驟，涉及的訓(xùn)練樣本也是非常多的：

SFT數(shù)據(jù)集：人類預(yù)設(shè)的13k的prompts；

RM數(shù)據(jù)集：用來(lái)訓(xùn)練打分模型的數(shù)據(jù)，包含33K的prompts；

PRO數(shù)據(jù)集：31K最后的數(shù)據(jù)。

前兩步的prompts，來(lái)自于OpenAI的在線API上的用戶使用數(shù)據(jù)，以及雇傭的標(biāo)注者手寫(xiě)的。最后一步則全都是從API數(shù)據(jù)中采樣的，下表的具體數(shù)據(jù)：

4. 對(duì)InstructGPT的展望

作為一個(gè)基于自然語(yǔ)言處理技術(shù)的AI語(yǔ)言模型，InstructGPT可以為用戶提供基本的對(duì)話和回答問(wèn)題的服務(wù)，但它仍存在以下不足：

缺乏真實(shí)人類的情感和情緒表達(dá)能力，無(wú)法在情感和社交領(lǐng)域提供有意義的支持。

缺乏真實(shí)世界知識(shí)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于需要領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)的問(wèn)題回答可能不夠準(zhǔn)確。

可能存在一些潛在的偏見(jiàn)和錯(cuò)誤，這取決于模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法。

隨著對(duì)話時(shí)間的增加，InstructGPT的回答可能變得越來(lái)越冗長(zhǎng)或者不夠精確。

語(yǔ)言模型的工作基于已有的數(shù)據(jù)集，如果沒(méi)有合適的數(shù)據(jù)集或者缺少某些領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，模型的表現(xiàn)就會(huì)受到限制。

總之，InstructGPT目前還存在一些限制，盡管我們已經(jīng)取得了很大進(jìn)展，但仍需要進(jìn)一步的研究和發(fā)展，以實(shí)現(xiàn)更加高效和智能的AI對(duì)話系統(tǒng)。

審核編輯：劉清