ChatGPT的训练流程介绍（附ChatGPT教程）
今天给大家分享的是【ChatGPT的训练流程介绍】
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ChatGPT 的训练流程
1、收集“展示 数据(Demonstration Data)”并训练出基于监督学习的决策策略；
2、收集对比数据训练 奖励模型；
3、使用 PPO 强化学习算法针对奖励模型优化策略。
ChatGPT 目前基于 GPT3 和 GPT-4 技术之间，GPT-3 于 2020 年发布，GPT-4 有望于 2023 年上半年发布。 ChatGPT 的开发者采用了监督学习(Supervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)算法去微调（fine-tune）ChatGPT 模型；其中，开发者采用了具有人类反馈的 强化学习算法(Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF)，最小化了模型 所输出回答和真实情况的偏差度。
从技术的起源来看，ChatGPT(全称：Chat Generative Pre-Trained transformer)， 采用了生成式的预训练的“Transformer”模型，而 Transformer 模型于 2017 年由谷歌 的研究人员在论文《Attention is all you need》中发布，这个模型促成了自然语言学习 (NLP)领域中 GPT 和 BERT 这 2 大模型的发展。这些年，在自然语言学习(NLP)领域， Transformer 模型逐步替代 RNN(循环神经网络)和 CNN(卷积神经网络)；比如，相比于 RNN 模型，Transformer 模型引入了自我注意力(Self-attention)机制，结合算法优化，可 以实现并行运算，大量节约训练时间。
ChatGPT 的回答包括不限于以下几个方面
1、直接回答问题；
2、做文字的摘要；
3、写代码和查代码错误；
4、语言翻译；
5、撰写演讲稿和故事等。
比如，一个经典的使 用案例就是用户可以在和 ChatGPT 模型的对话框中，复制一段程序代码并向 ChatGPT 提问如何修改以下这段代码以确保这段代码可以正常工作，然后 ChatGPT 会进行回应， 将指出代码的出现的问题所在。
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