近段时间，ChatGPT横空出世并获得巨大成功，使得RLHF、SFT、IFT、CoT等这些晦涩的缩写开始出现在普罗大众的讨论中。这些晦涩的首字母缩略词究竟是什么意思？为什么它们如此重要？我们调查了相关的所有重要论文，以对这些工作进行分类，总结迄今为止的工作，并对后续工作进行展望。我们先来看看基于语言模型的会话代理的全景。ChatGPT并非首创，事实上很多组织在OpenAI之前就发布了自己的语言模型对话代理(dialogagents)，包括Meta的BlenderBot，Google的LaMDA，DeepMind的Sparrow，以及Anthropic的Assistant(Anthropic的C
如今，大语言模型如ChatGPT已在人们的生产生活中产生广泛影响。作为训练大语言模型的关键步骤，RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）是一种利用强化学习方法从人类反馈中学习的技术。借助RLHF技术，大语言模型可与人类偏好保持对齐并遵循人类意图，满足“有帮助的”、“诚实的”和“无害的”的3H（Helpful,Honest,Harmless）标准。然而，当前开源社区中复现RLHF技术仍具有较大挑战性，相关研究逐渐走向封闭。尚未有团队公开复现RLHF所需的数据、代码基准和验证流程，这极大地阻碍了RLHF科研的发展。另一方面，尽管大语言模型的巨大成功得
前言ChatGPT已经发布一周了热度依旧不减，ChatGPT也各种大显神通，为各大网友“出谋划策”，有写周报的，有写绩效的甚至还有写论文的，作为一个NLP从业者，除了好好体验下其中的乐趣，其背后的原理当然也要有所了解，本文就从其技术细节为大家一一揭开奥秘。ChatGPT的前世ChatGPT出来之前，相信大家体验过很多智能问答机器人，大部分的评价都是“人工智障”，而ChatGPT则给人一种忽如一夜春风来，千树万树梨花开的感觉，怎么AI突然变得如此智能！实际上，ChatGPT的成功源自于2年前的GPT3+后期的RLHF优化，所以说接下来我们就先简单回顾下GPT3，GPT3是一个基于transfor
无论是ChatGPT还是GPT-4，它们的核心技术机制之一都是基于人类反馈的强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF）。这是大型语言模型生成领域的新训练范式，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。那么，什么是RLHF呢？RLHF背后的基本思想是采用预先训练好的语言模型，并让人们对其输出的结果进行排序。这个输出的排名作为一个信号，引导模型“更喜欢”某些结果，从而诱导响应，使其更安全可信。RLHF可以利用人工反馈优化语言模型。通过将RL算法与人工输入结合，帮助模型学习并提高其性能。结合人工反馈，RLHF可以帮助语言模型更好地理解和生成自然
HuggingFace发表了一篇博客，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。此外，文末整理了几篇关于RLHF最热门的12篇必读论文，卖萌酱打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。在过去几年里，基于prompt范式的AI生成模型取得了巨大的成功，诞生了不少有意思的AI应用，例如AI写小说，AI写代码，AI画图甚至AI做视频等。但其实这种生成模型很难训练。以语言模型为例，大多是采用“自回归生成”的方式，通过循环解码的
人手一个ChatGPT的梦想，就要实现了？刚刚，微软开源了一个可以在模型训练中加入完整RLHF流程的系统框架——DeepSpeedChat。也就是说，各种规模的高质量类ChatGPT模型，现在都唾手可得了！项目地址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed一键解锁千亿级ChatGPT，轻松省钱15倍众所周知，由于OpenAI太不Open，开源社区为了让更多人能用上类ChatGPT模型，相继推出了LLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等模型。但由于缺乏一个支持端到端的RLHF规模化系统，目前类ChatGPT模型的训练仍然十分困
人手一个ChatGPT的梦想，就要实现了？刚刚，微软开源了一个可以在模型训练中加入完整RLHF流程的系统框架——DeepSpeedChat。也就是说，各种规模的高质量类ChatGPT模型，现在都唾手可得了！项目地址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed一键解锁千亿级ChatGPT，轻松省钱15倍众所周知，由于OpenAI太不Open，开源社区为了让更多人能用上类ChatGPT模型，相继推出了LLaMa、Alpaca、Vicuna、Databricks-Dolly等模型。但由于缺乏一个支持端到端的RLHF规模化系统，目前类ChatGPT模型的训练仍然十分困
文|卖萌酱大家好，我是卖萌酱。前几天，抱抱脸公司（HuggingFace）发表了一篇博客[1]，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。此外，文末整理了几篇关于RLHF最热门的12篇必读论文，卖萌酱打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。在过去几年里，基于prompt范式的AI生成模型取得了巨大的成功，诞生了不少有意思的AI应用，例如AI写小说，AI写代码，AI画图甚至AI做视频等。但其实这种生成模型很难训练。以语
文|卖萌酱大家好，我是卖萌酱。前几天，抱抱脸公司（HuggingFace）发表了一篇博客[1]，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络，希望给对ChatGPT技术原理感兴趣的小伙伴带来帮助。此外，文末整理了几篇关于RLHF最热门的12篇必读论文，卖萌酱打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋”后台回复【1212】领取。在过去几年里，基于prompt范式的AI生成模型取得了巨大的成功，诞生了不少有意思的AI应用，例如AI写小说，AI写代码，AI画图甚至AI做视频等。但其实这种生成模型很难训练。以语
写在最前面，为了彻底写清楚ChatGPT背后的所有关键细节，从1月初写到3月底仍未完工，除了本文之外，过程中涉及到多篇文章(RL论文项目CV多模态)，再加上之前写的Transformer、RL数学基础等多篇笔记，成了一个大系列：Transform通俗笔记RL所需的微积分/概率统计基础RL所需的最优化基础RL极简入门100篇ChatGPT相关技术的论文类ChatGPT项目的部署与微调：从LLaMA到Alpaca、Vicuna、BELLE、ChatLLaMA和ColossalChat、从ChatGLM-6b到ChatDoctorAI绘画与CV多模态原理解析：从ViT/Swintransformer
