Azure OpenAI GPT架构设计以及模型训练指南
目前 Azure OpenAI 还没有官方公开资源详细说明 ChatGPT 的技术原理，因此我们将以 ChatGPT 的兄弟模型 InstructGPT 为对象，深度解析其算法架构设计。
Azure OpenAI- ChatGPT
Azure OpenAI-ChatGPT
如上图所示，开发人员将提示分为三个阶段，并以不同的方式为每个阶段创建响应和训练：
第 1 阶段
训练监督策略模型
在这个阶段，工程师会在数据集中随机抽取问题，由专门的标注人员给出高质量答案，然后用这些人工标注好的数据来微调 GPT-3.5 模型。这些标注人员会在应聘前进行筛选测试，训练数据大约有1万3千个。相较于第二、三阶段，这里用到的数据量较少。
标注人员根据提示 (prompt) 编写质量可靠的输出响应 (demonstrations)。这里采用的是 Supervised Fine-Tuning（SFT）模型，即有监督的策略来进行微调。微调之后，SFT 模型在遵循指令/对话方面已经优于 GPT-3.5，但不一定符合人类偏好。
第 2 阶段
训练奖励模型
这一阶段主要是训练一个奖励模型Reward Modeling (RM)。这里的训练数据是怎么得到的呢？首先通过在数据集中随机抽取问题，使用第一阶段生成的模型，对每个问题生成多个不同的回答，然后再让标注人员对这些回答进行排序。对于标注人员来说，对输出进行排序比从头开始打标要容易得多，因此这一过程可以扩展数据量，大约产生3万3千个训练用的数据。
接下来，再使用这个排序结果来训练奖励模型。对于多个排序结果，两两组合，形成多个训练数据对。RM 模型接受输入后，给出评价回答质量的分数。对于一对训练数据，通过调节参数使得高质量回答的打分比低质量的打分要高。奖励模型学会了为评分高的响应计算更高的奖励，为评分低的回答计算更低的奖励。
第 3 阶段
采用 PPO 强化学习进行优化
PPO （Proximal Policy Optimization，近端策略优化）是一种用于在强化学习中训练 agent 的策略，这里被用来微调 SFT 模型。这一阶段利用第二阶段训练好的奖励模型，靠奖励打分来更新预训练模型参数。在数据集中随机抽取问题后，使用 PPO 模型生成回答，并用上一阶段训练好的 RM 模型计算奖励，给出质量分数，然后用这个奖励来继续更新 PPO 模型。奖励依次传递，由此产生策略梯度，通过强化学习的方式更新 PPO 模型参数。
不断重复第二和第三阶段，通过迭代，会训练出更高质量的 InstructGPT 模型。我们将来自于人类反馈的强化学习简称为 RLHF（reinforcement learning from human feedback）：使用人类的偏好作为奖励信号来微调模型。这也是 ChatGPT 在实际对话过程中的输出更符合人类偏好的原因。
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