在我们的上一篇博客上一节中，我们讨论了 BaseGPT 模型及其演变。在本篇博文中，我们将介绍 GPT（生成式预训练 Transformer）模型的专门版本。这些版本是通过使用特定于任务的微调从 Base 模型创建的。GPT 模型有两个主要的专门版本，即 InstructGPT 和 ChatGPT。
GPT 模型 InstructGPT 和 ChatGPT
GPT-3 基础模型
基础模型是使用无监督学习技术对大量文本数据进行预训练的大规模语言模型。这些模型构成了 GPT 系列的基础版本，可用于更高级的迭代。这些模型基于 Transformer 架构，这是一种深度神经网络架构，旨在处理文本等序列数据。
基础模型使用一种名为“掩蔽语言建模”的无监督学习方法，在大量多样化的文本数据（如书籍、文章和网页）上进行训练。这涉及屏蔽句子中的某些单词，并训练模型根据周围上下文预测被屏蔽的单词。该模型学习根据前面单词提供的上下文预测句子中的下一个单词。这种无监督的预训练过程使模型能够深入了解语言结构、语法和语义。
经过预训练后，基础模型可以针对特定任务进行微调，例如情绪分析、文本补全和使用标记数据进行问答。微调可以完善模型的技能，提高专业化和准确性。
指导GPT
InstructGPT 是 OpenAI 的 土耳其数据 扩展GPT-3 模型，是一种独特的语言模型，擅长遵循指令并完成各种任务。它在大量指令和任务数据集上进行训练，迅速掌握指令并高效执行。InstructGPT 的核心目的是为企业自动执行重复性任务。例如，用户可以提示简单的任务，如“撰写一篇关于使用 InstructGPT 的好处的博客文章”或“创建一个关于最新 AI 趋势的演示文稿”，这些任务都很容易完成。
InstructGPT 的功能包括数据输入、清理、汇总等。用户可以委托 InstructGPT 执行各种任务，例如“从客户列表中提取联系信息”或“总结研究论文”。值得注意的是，InstructGPT 的亮点在于其对自定义数据集的适应性，允许使用针对特定需求量身定制的特定指令和任务进行训练。
ChatGPT
ChatGPT 是 OpenAI 开发的大型语 什么是情感故事讲述？ 言模型聊天机器人。它利用 GPT-3.5 和 GPT-4 基础 LLM，并通过监督和强化学习技术进行微调。ChatGPT 可以与人类进行无缝对话，理解他们的意图并提供信息丰富、引人入胜的回复。它已成为各种企业的宝贵工具，能够执行从客户服务或教育到营销等各种任务。
创建 InstructGPT 和 ChatGPT 模型
GPT-3有 4 个基本版本，其中 Davinci 功能最强大。Davinci 版本用于创建 Codex Initial 和 InstructGPT initial。
创建 InstructGPT 和 ChatGPT 模型
资料来源：爱丁堡大学、艾伦人工智能研究所
步骤 1 – Codex Initial是一种专门用 广东移动电话号码清单 于理解和生成代码的语言模型。它使用大量互联网上公开的代码进行训练，在语言理解和代码片段生成方面表现出色。Codex-initial 有两种变体：Code-davinci-001 和 code-cushman-001。初始阶段涉及对大量代码进行预训练，以理解语法、语义和模式。预训练后，Codex 会使用精选数据集进行微调，其中包括代码片段的演示和比较。此过程将代码的代码生成功能与特定的编程任务相结合，从而确保准确性和可靠性。
步骤 1.1 –通过微调 GPT-3
基础模型来创建 InstructGPT 初始模型。它有两个变体，即 Instruct Davinci beta 和文本 Davinci-001。使用专门为自然语言编程 (NLP) 任务策划的专用数据集对基础语言模型进行微调。该数据集将编程指令与代码示例进行映射。该模型学习生成与指令一致的代码，从而完善其代码片段能力。通过在定制的 NLP 数据集上微调预训练的基础模型，InstructGPT 能够更好地理解和生成类似人类指令的代码。
第 2 步 – Code-Davinci-002是 InstructGPT 初始模型和 Codex 初始模型相结合的结果。这种协同作用形成了一个强大的模型，专门针对可以产生高质量代码输出的编程任务而量身定制。
步骤 4 – Text-davinci-003通过
人工反馈的强化学习从 text-davinci-002 中诞生。它在更大的文本和代码数据集上进行扩展训练，以最新数据以及多样化和复杂的示例为特色。该模型经过微调，其响应变得更加具体和简洁。[Text-davinci-001、code-davinci-002、Text-davinci-002、Text-davinci-003 均为 InstructGPT 模型，除 code-davinci-002 外，所有模型都可通过 API 使用。]
第 5 步 -通过对预先训练的 Text-Davinci-002 模型进行人工反馈强化学习，创建了 ChatGPT 模型。然后使用大量对话数据集对其进行微调，例如在线聊天记录、客户支持对话和社交媒体互动。