ChatGPT任务设计和微调策略的优化
目录
ChatGPT任务设计和微调策略的优化
一、GPT-3的基础
二、任务设计和微调策略的优化
三、基于人类反馈的强化学习（RLHF）
举例
完全注意力机制的自回归解码器网络
一、定义与原理
二、举例说明
ChatGPT任务设计和微调策略的优化
ChatGPT确实是从GPT-3开始，通过任务设计和微调策略的优化，并结合基于人类反馈的强化学习（RLHF）来实现其卓越的性能的。以下通过举例详细说明其原理：
一、GPT-3的基础
GPT-3是一个无监督（或自监督）的统计语言模型，它基于Transformer架构，利用完全注意力机制的自回归解码器网络。GPT-3通过在大规模文本语料库上的训练，学习到了自然语言的语言知识。它能够根据已经说过的片段作为条件，预测下一个时刻不同词语出现的概率分布。这种能力使得GPT-3可以完成多种自然语言处理任务，如机器翻译、文章生成和自动问答等。