蝴蝶书--ChatGPT基础科普

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temperature的参数调整输出的概率分布,这个参数值越大,分布就看起来越平滑,也就是高概率和低概率的差距拉小了(对输出不那么确定)

Top-P在累计概率超过P的词里进行选择,对于概率分布比较均匀的情况,可选的词就会多一些(可能要几十个词的概率和才会超过P)

Few-Shot的边际收益在递减。大概8-Shot以下时,Prompt作用明显,但从One-Shot到8-Shot,Prompt的作用也在递减。超过10-Shot时,Prompt基本没作用了

不确定Few-Shot是不是在推理时学习到新的任务,还是识别出来了在训练时学到的任务。最终,甚至不清楚人类从零开始学习与从之前的样本中学习分别学到什么。准确理解Few-Shot的工作原理是一个未来的方向

RLHF:用强化学习的算法微调一个根据人类反馈改进的语言模型。重要的是,它调出了效果——1.3B的InstructGPT堪比175B的GPT-3

InstructGPT用了三个大的通用指标:有帮助、真实性和无害性,也就是说,我不管你是什么任务,你都得朝着这三个方向靠文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-861536.html

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