1. 論文信息

1.1 prompt learning

Prompt Learning是自然語言處理中的一種技術，它通過設計一些提示語（prompt）來指導模型在執行任務時進行學習和推理。Prompt Learning技術的核心思想是，在模型的輸入中加入一些人工設計的提示語，這些提示語能夠幫助模型更好地理解輸入數據的含義和任務要求，從而提高模型在特定任務上的性能。通常情況下，提示語可以是一個問題、一段描述或者一個特定的標記序列。

1.2 GPT的介紹

GPT（Generative Pre-trained Transformer）的目標是訓練出一種能夠生成自然語言文本的模型。它使用了大規模的預訓練數據和神經網絡技術來自動學習文本數據的語言規律，進而能夠生成自然流暢的文本。GPT是一種基于Transformer架構的深度學習模型，可以用于自然語言生成、文本分類、語言理解等多種任務。

GPT的目標是通過無監督學習的方式，將海量的自然語言文本轉化為一種通用的語言表示形式，從而使得模型能夠在不同的任務中進行遷移學習，提高模型的泛化能力。為了達到這個目標，GPT使用了預訓練和微調兩個階段。在預訓練階段，GPT使用大量的無標簽數據對模型進行訓練，從而學習文本的語言規律；在微調階段，GPT使用有標簽數據對模型進行微調，以適應特定的任務。

GPT是“Generative Pre-trained Transformer”的縮寫，是由OpenAI推出的自然語言處理模型。目前已經發布了三代版本，每一代都有其獨特的特點和應用。

以下是GPT一、二、三代的對比：

GPT-1

發布于2018年，包含1.17億個參數。

使用了12層transformer結構，可以預測下一個詞。

在通用自然語言處理任務上表現出色，包括文本分類、情感分析、摘要生成等。

缺點是對于長文本生成不如人意，容易出現重復和無意義的內容。

GPT-2

發布于2019年，參數量是GPT-1的10倍，達到了1.5億個。

使用了24層transformer結構，可以生成更長、更復雜的文本。

在多項自然語言處理任務上表現出色，并且可以生成高質量的文章、對話等。

由于生成的文本過于真實，存在濫用的風險，OpenAI沒有將模型公開發布。

GPT-3

發布于2020年，參數量是GPT-2的13倍，達到了1.75萬億個。

使用了1750億個語言模型參數，可以生成更加自然、流暢、有邏輯的文本。

在多項自然語言處理任務上表現出色，甚至可以完成類似編程的任務，例如編寫簡單的代碼。

GPT-3也被用于自然語言生成、對話系統、問答系統等應用，具有廣泛的應用前景。

總體來說，隨著模型的迭代和參數量的增加，GPT的性能逐漸提高，同時也具有更廣泛的應用前景。

1.3 InstructGPT

InstructGPT是一種基于GPT-3的自然語言處理模型，它是由AI2（Allen Institute for Artificial Intelligence）開發的。與GPT-3不同的是，InstructGPT專注于解決指導型對話（instructional dialogue）的任務。指導型對話是指一種對話形式，其中一個人（通常是教師或者專家）向另一個人（通常是學生或者用戶）提供指導、解釋和建議。在這種對話中，用戶通常會提出一系列問題，而指導者則會針對這些問題提供詳細的答案和指導。

InstructGPT使用了GPT-3的架構和預訓練技術，但是對其進行了針對性的微調，使其能夠更好地應對指導型對話任務。具體而言，InstructGPT通過對大量的指導型對話數據進行微調，使得模型能夠更加準確地理解用戶的問題，并且能夠生成更加準確、詳細的答案和指導。此外，InstructGPT還支持多輪對話，可以對用戶的多個問題進行連續的回答和指導。

InstructGPT的應用場景包括在線教育、智能客服等領域，可以幫助用戶更快地獲取所需的知識和指導，并且能夠提高教育和客服的效率。

2. 方法框架

InstructGPT是一種基于語言模型的自然語言處理技術，旨在解決指令性任務（instructional tasks），例如問答、推薦、提示、教育等領域。其技術路線主要包括以下幾個步驟：

數據收集：收集大規模的指令性文本數據，包括問答、教育、用戶指南等。

數據預處理：對收集的數據進行預處理，包括分詞、標記化、詞干提取、停用詞過濾、詞向量化等。

模型訓練：使用預處理后的數據訓練深度學習模型，通常采用基于Transformer的神經網絡結構，例如GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

模型微調：針對具體的指令性任務，對預訓練模型進行微調，例如通過遷移學習或fine-tuning的方法，使得模型能夠更好地適應特定的任務和領域。

模型優化：對微調后的模型進行進一步優化，包括模型壓縮、量化、剪枝等技術，以提高模型的速度和效率。

應用部署：將優化后的模型部署到具體的應用場景中，例如問答系統、推薦系統、教育平臺等，提供高效、準確的指令性服務。

3. InstructGPT的訓練模式

我們得想辦法怎么讓這個過程變得更輕松一點：

首先利用GPT-3進行初始化，希望對這個比較強大的模型先進行一些prompt learning來進行fine-tuning。先人工構造一批數據，讓模型學一學，獲得一個模型。

然后，我們讓模型根據一系列提示輸出來評估其效果。我們讓模型針對每個提示生成多個輸出，隨后讓人員對這些輸出進行打分排序。雖然排序過程也需要人工干預，但相較于直接讓人員編寫訓練數據，這種方法更為便捷。因此，這一過程能夠更輕松地標注更多數據。然而，這些標注數據不能直接用于訓練模型，因為它們代表了一種排序結果。但我們可以訓練一個打分模型，稱為“reward model”。該模型的作用在于對于每一個pair進行打分，以評估輸出結果與提示是否足夠匹配。

接下來，我們繼續訓練模型，給定一些prompt，得到輸出之后，把prompt和output輸入給RM，得到打分，然后借助強化學習的方法，來訓練該模型，如此反復迭代，最終修煉得到最終的模型，也就是最終的InstructGPT。

可以看出InstructGPT的訓練模式就是先靠人類手工設計一些精華信息，然后利用模型來嘗試模仿這些信息。之后根據模仿程度進行比對和打分，根據打分進行調整。最后打分機器就可以和模型配合，自動化地進行模型的迭代。這種迭代過程就是RLHF。

InstructGPT論文中，給出了上述三個步驟，涉及的訓練樣本也是非常多的：

SFT數據集：人類預設的13k的prompts；

RM數據集：用來訓練打分模型的數據，包含33K的prompts；

PRO數據集：31K最后的數據。

前兩步的prompts，來自于OpenAI的在線API上的用戶使用數據，以及雇傭的標注者手寫的。最后一步則全都是從API數據中采樣的，下表的具體數據：

4. 對InstructGPT的展望

作為一個基于自然語言處理技術的AI語言模型，InstructGPT可以為用戶提供基本的對話和回答問題的服務，但它仍存在以下不足：

缺乏真實人類的情感和情緒表達能力，無法在情感和社交領域提供有意義的支持。

缺乏真實世界知識和實際經驗，對于需要領域專業知識的問題回答可能不夠準確。

可能存在一些潛在的偏見和錯誤，這取決于模型的訓練數據和算法。

隨著對話時間的增加，InstructGPT的回答可能變得越來越冗長或者不夠精確。

語言模型的工作基于已有的數據集，如果沒有合適的數據集或者缺少某些領域的數據，模型的表現就會受到限制。

總之，InstructGPT目前還存在一些限制，盡管我們已經取得了很大進展，但仍需要進一步的研究和發展，以實現更加高效和智能的AI對話系統。

審核編輯：劉清