对 GPT 的运用和训练, 这里给出以下几点总结:
- GPT 的训练流程大致可以分为四个阶段: 预训练、监督式微调、奖励建模、强化学习。其中预训练是最耗时耗力的, 需要大量数据和算力。
- 预训练是让模型学习通用的语言表示, 然后通过微调来应用于特定任务。微调所需的数据会少很多。
- 相较于监督式微调, 使用强化学习人类反馈的方式 (RLHF) 可以让模型在某些任务上表现更好。但成本也更高。
- 使用 GPT 时, 可以通过精心设计 prompt 来引导模型输出满意的结果。也可以通过工具和插件, 或微调模型来进一步提高性能。
- GPT 更像是在模仿, 而非真正理解。因此需要在 prompt 中更明确地指示模型输出正确结果。
- 在使用 GPT 时要小心注意偏见、错误信息等问题。最好结合人工监督来使用。
- GPT 有很多有趣的功能和限制, 如模拟思维过程、使用脑錯等。但仍需要进一步研究才能更好地使用。
GPT 已经非常强大了, 但仍存在诸多局限。合理使用与人工相结合是目前应用的一个方向。提高模型本身和与模型交互的方式仍有很多可以改进的地方。
正文完