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ChatGPT相較于微調(diào)小模型的優(yōu)點 |
| 編輯： 來源：哈爾濱工業(yè)大學自然語言處理研究所 時間：2023/3/31 |
相較于微調(diào)小模型： 在 ChatGPT 之前，利用特定任務數(shù)據(jù)微調(diào)小模 型是近年來常用的自然語言處理范式。相較于這種微調(diào)范式，ChatGPT 通過大量指令激發(fā)的泛化能力在零樣本和少樣本場景下具有顯著優(yōu)勢，在未 見過的任務上也可以有所表現(xiàn)。例如 ChatGPT 的前身 InstructGPT 指令 微調(diào)的指令集中 96% 以上是英語，此外只含有 20 種少量的其它語言（包含 西班牙語、法語、德語等）。然而在機器翻譯任務上，我們使用指令集中未出 現(xiàn)的塞爾維亞語讓 ChatGPT 進行翻譯，仍然可以得到正確的翻譯結(jié)果，這 是在微調(diào)小模型的范式下很難實現(xiàn)的泛化能力。 除此之外，作為大規(guī)模語言模型的天然優(yōu)勢使 ChatGPT 在創(chuàng)作型任務 上的表現(xiàn)尤為突出，甚至強于大多數(shù)普通人類。
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ChatGPT相較于其它大規(guī)模語言模型的優(yōu)點
ChatGPT 使用了更多的多輪對話數(shù)據(jù)進行指令微調(diào),這使其擁有了建模對話歷史的能 力,能持續(xù)和用戶交互,基于人類反饋 的強化學習調(diào)整模型的輸出偏好
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ChatGPT的局限有哪些
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ChatGPT的訓練過程分為三個階段
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