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现在大火的ChatGPT功能十分强大，不仅可以回答用户问题，编写故事，甚至还可以写代码。ChatGPT跟OpenAI之前发表的InstructGPT使用的模型方法比较类似，只是训练的数据不同，为了探索ChatGPT的原理，笔者找来2022年3月发表的InstructGPT的论文，做了简要的介绍。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-430568.html
ChatGPT，美国OpenAI 研发的聊天机器文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-430568.html
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论文：Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf (openai.com) github：GitHub - openai/following-instructions-human-feedback 将语言模型做得更大并不能从本质上使它们更好地遵循用户的意图。例如，大型语言模型可能生成不真实、有害或对用户毫无帮助的
目录 前言 1. 背景知识 1.1 GPT系列 1.2 指示学习（Instruct Learning）和提示（Prompt Learning）学习 1.3 人工反馈的强化学习 2. InstructGPT/ChatGPT原理解读 2.1 数据集采集 2.1.1 SFT数据集 2.1.2 RM数据集 2.1.3 PPO数据集 2.1.4 数据分析 2.2 训练任务 2.2.1 有监督微调（SFT） 2.2.2 奖励模型（RM） 2.2
We trained this model using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), using the same methods as InstructGPT, but with slight differences in the data collection setup. ChatGPT is fine-tuned from a model in the GPT-3.5 series, which finished training in early 2022. 从ChatGPT”方法“原文可以看出，其使用的网络模型来自GPT-3.5，其原
最近ChatGPT大火，简单整理了一些文章和帖子。 ps.此时ChatGPT还没公布相应的论文，所有以下内容为官网发布内容，以及一些合理的推测。 相比于GPT，2022年初推出的InstructGPT在某种程度上更像是ChatGPT的“直系前辈”。因为InstructGPT大量的使用到了人类反馈与指导，在大力出奇迹
GPT-3.5 系列是一系列模型，从 2021 年第四季度开始就使用文本和代一起进行训练。以下模型属于 GPT-3.5 系列： code-davinci-002 是一个基础模型，非常适合纯代码完成任务 text-davinci-002 是一个基于 code-davinci-002 的 InstructGPT 模型 text-davinci-003 是对 text-davinci-002 的改进 gpt-3.5-turbo-030
GPT-3.5 系列是一系列模型，从 2021 年第四季度开始就使用文本和代一起进行训练。以下模型属于 GPT-3.5 系列： code-davinci-002 是一个基础模型，非常适合纯代码完成任务 text-davinci-002 是一个基于 code-davinci-002 的 InstructGPT 模型 text-davinci-003 是对 text-davinci-002 的改进 gpt-3.5-turbo-030
论文链接：InstructGPT 🤗关注公众号 funNLPer 了解更多AI算法🤗 把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了
从零学习算法部署-TensorRT篇 杜老师推出的 tensorRT从零起步高性能部署 课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记 本次主要是对课程的内容和所需环境做一个简要的介绍 课程大纲可看下面的思维导图 本课程以 TensorRT 和 PyTor
第一讲内容主要介绍WebGL技术和相应的硬件基础部分，在初级课程和中级课程的基础上，将技术和硬件基础进行串联，能够对WebGL从产生到消亡有深刻全面的理解。同时还介绍WebGL大家在初级课程和中级课程中的一些常见错误以及错误调试的办法。 先热身一下吧，看个问题：如
NODOZE: Combatting Threat Alert Fatigue with Automated Provenance Triage 伊利诺伊大学芝加哥分校 Hassan W U, Guo S, Li D, et al. Nodoze: Combatting threat alert fatigue with automated provenance triage[C]//network and distributed systems security symposium. 2019. 威胁警报疲劳”或信息过载问题：网络分析师会在大量错误警报
