1. 論文信息

1.1 prompt learning

Prompt Learning是自然語言處理中的一種技術(shù)，它通過設(shè)計一些提示語（prompt）來指導(dǎo)模型在執(zhí)行任務(wù)時進行學(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)計的提示語，這些提示語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，提示語可以是一個問題、一段描述或者一個特定的標記序列。

1.2 GPT的介紹

GPT（Generative Pre-trained Transformer）的目標是訓(xùn)練出一種能夠生成自然語言文本的模型。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)來自動學(xué)習(xí)文本數(shù)據(jù)的語言規(guī)律，進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，可以用于自然語言生成、文本分類、語言理解等多種任務(wù)。

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

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

以下是GPT一、二、三代的對比：

GPT-1

發(fā)布于2018年，包含1.17億個參數(shù)。

使用了12層transformer結(jié)構(gòu)，可以預(yù)測下一個詞。

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

缺點是對于長文本生成不如人意，容易出現(xiàn)重復(fù)和無意義的內(nèi)容。

GPT-2

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

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

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

由于生成的文本過于真實，存在濫用的風險，OpenAI沒有將模型公開發(fā)布。

GPT-3

發(fā)布于2020年，參數(shù)量是GPT-2的13倍，達到了1.75萬億個。

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

在多項自然語言處理任務(wù)上表現(xiàn)出色，甚至可以完成類似編程的任務(wù)，例如編寫簡單的代碼。

GPT-3也被用于自然語言生成、對話系統(tǒng)、問答系統(tǒng)等應(yīng)用，具有廣泛的應(yīng)用前景。

總體來說，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的自然語言處理模型，它是由AI2（Allen Institute for Artificial Intelligence）開發(fā)的。與GPT-3不同的是，InstructGPT專注于解決指導(dǎo)型對話（instructional dialogue）的任務(wù)。指導(dǎo)型對話是指一種對話形式，其中一個人（通常是教師或者專家）向另一個人（通常是學(xué)生或者用戶）提供指導(dǎo)、解釋和建議。在這種對話中，用戶通常會提出一系列問題，而指導(dǎo)者則會針對這些問題提供詳細的答案和指導(dǎo)。

InstructGPT使用了GPT-3的架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)，但是對其進行了針對性的微調(diào)，使其能夠更好地應(yīng)對指導(dǎo)型對話任務(wù)。具體而言，InstructGPT通過對大量的指導(dǎo)型對話數(shù)據(jù)進行微調(diào)，使得模型能夠更加準確地理解用戶的問題，并且能夠生成更加準確、詳細的答案和指導(dǎo)。此外，InstructGPT還支持多輪對話，可以對用戶的多個問題進行連續(xù)的回答和指導(dǎo)。

InstructGPT的應(yīng)用場景包括在線教育、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是一種基于語言模型的自然語言處理技術(shù)，旨在解決指令性任務(wù)（instructional tasks），例如問答、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)，包括問答、教育、用戶指南等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括分詞、標記化、詞干提取、停用詞過濾、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)：針對具體的指令性任務(wù)，對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)，例如通過遷移學(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：對微調(diào)后的模型進行進一步優(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)用場景中，例如問答系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)、教育平臺等，提供高效、準確的指令性服務(wù)。

3. InstructGPT的訓(xùn)練模式

我們得想辦法怎么讓這個過程變得更輕松一點：

首先利用GPT-3進行初始化，希望對這個比較強大的模型先進行一些prompt learning來進行fine-tuning。先人工構(gòu)造一批數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)一學(xué)，獲得一個模型。

然后，我們讓模型根據(jù)一系列提示輸出來評估其效果。我們讓模型針對每個提示生成多個輸出，隨后讓人員對這些輸出進行打分排序。雖然排序過程也需要人工干預(yù)，但相較于直接讓人員編寫訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這種方法更為便捷。因此，這一過程能夠更輕松地標注更多數(shù)據(jù)。然而，這些標注數(shù)據(jù)不能直接用于訓(xùn)練模型，因為它們代表了一種排序結(jié)果。但我們可以訓(xùn)練一個打分模型，稱為“reward model”。該模型的作用在于對于每一個pair進行打分，以評估輸出結(jié)果與提示是否足夠匹配。

接下來，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，然后借助強化學(xué)習(xí)的方法，來訓(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)計一些精華信息，然后利用模型來嘗試模仿這些信息。之后根據(jù)模仿程度進行比對和打分，根據(jù)打分進行調(diào)整。最后打分機器就可以和模型配合，自動化地進行模型的迭代。這種迭代過程就是RLHF。

InstructGPT論文中，給出了上述三個步驟，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，來自于OpenAI的在線API上的用戶使用數(shù)據(jù)，以及雇傭的標注者手寫的。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InstructGPT的展望

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

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

缺乏真實世界知識和實際經(jīng)驗，對于需要領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的問題回答可能不夠準確。

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

隨著對話時間的增加，InstructGPT的回答可能變得越來越冗長或者不夠精確。

語言模型的工作基于已有的數(shù)據(jù)集，如果沒有合適的數(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)取得了很大進展，但仍需要進一步的研究和發(fā)展，以實現(xiàn)更加高效和智能的AI對話系統(tǒng)。

審核編輯：劉清