ChatGPT与大模型热潮:InstructGPT与RWKV解析
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更新于2024-08-03
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本文主要探讨了大语言模型的发展和其中的关键技术,特别是针对OpenAI的GPT模型及其后续改进。文章首先提到了人工智能领域的热潮,尤其是ChatGPT的迅速崛起,它在短短两个月内就获得了上亿的月活跃用户。虽然模型参数量在不断提升,但单纯增加参数并不一定能够带来预期效果。文章指出,OpenAI的InstructGPT论文可能提供了关于模型性能提升的关键线索。
GPT模型是基于Transformer架构的预训练语言模型,它只使用了解码器部分,并且对解码器进行了调整,去除了第二个Multi-Head Attention层。解码过程的核心是根据当前和之前的所有token状态预测下一个token,直至遇到结束标志。模型的输出概率分布最初是分散的,选择下一个单词的方法有两种常见的策略:
1. 贪心搜索:每次选取概率最高的单词,虽然简单但可能导致局部最优而非全局最优。
2. 集束搜索:保留最高b个得分的句子路径,增加找到最佳序列的概率,但计算复杂度较高。
接下来,文章提到了InstructGPT,这是对GPT模型的优化,通过人类反馈的指令引导来训练模型,使其能更好地遵循用户的指令并产生更符合期望的输出。此外,还讨论了基于RWKV(Row-Wise Key-Value)的微调模型。RWKV模型因其速度优势和较低的GPU显存占用而被选为实验对象,其主要包括以下几个方面:
1. RWKV简介:这是一种优化的Transformer实现,通过行向量的方式存储键值对,减少了计算和内存开销。
2. 增量预训练:通过在现有模型上进行额外的预训练,进一步提升模型的能力,适应新的任务或数据。
3. SFT微调:Soft-Forgetting Tuning,一种遗忘策略,允许模型在学习新知识的同时保留旧知识,防止过拟合。
4. RM和PPO:在微调过程中可能采用的强化学习方法,如Reward Mechanism (RM) 和Proximal Policy Optimization (PPO),以优化模型在特定任务上的性能。
最后,文章进行了测试和总结,通过实际操作验证了上述方法的有效性,并强调了理解模型解码过程的重要性,这对于深入理解InstructGPT的工作机制以及如何利用RWKV进行模型优化至关重要。
2023-08-28 上传
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2023-06-10 上传
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