目录 GPT痛点基于人类反馈的强化学习机制（ChatGPT）step1：Fine-tune SFT模型step2：训练Reward模型step3：强化学习训练PPO模型 一些技术问题猜想ChatGPT的多轮对话能力ChatGPT的交互修正能力 GPT痛点 GPT作为一个通用大…

最近因ChatGPT爆火，使得很多人非常的焦虑，下面是我看到的一位好朋友心情！不知道大家是否也有同样的心情！～ 感觉很多人在看到ChatGPT时都有这样的担忧，这样的担忧是不是源自于神经网络如果参数量足够大&…

ChatGPT 相关核心算法 ChatGPT 的卓越表现得益于其背后多项核心算法的支持和配合。本文将分别介绍作为其实现基础的 Transformer 模型、激发出其所蕴含知识的 Prompt / Instruction Tuning 算法、其涌现出的 思维链能力、以及确保其与人类意图对齐的 基于人类反馈的强化学习算法…

0. 简要概括 **ChatGPT必然将极大影响现有的生产生活，为了体验或者提前学习相关知识，有必要让自己能够便利地体验其功能。开源代码见：https://github.com/white0dew/wx-chatgpt 原理分析 ChatGPT是一种基于预训练语言模型的对话生成系统&a…

文章目录 1: 引言：从 CNN、RNN 到 Transformers自然语言处理的挑战传统方法的限制Recurrent neural networks | 循环神经网络How RNN works : RNN 的工作原理RNN 的数学模型最新研究发展：RNN、LSTM等Transformers的出现GPT和ChatGPT2: 基本概念编码器解码器训练 Transformer …

原题要求 下面让AI来写：

ChatGPT 强化学习 Proximal Policy Optimization 近似策略优化算法 Proximal Policy Optimization 是一种用来训练智能体的算法，让智能体可以自动地学习和做出决策。PPO算法的好处是它既训练高效，又训练稳定。 PPO算法的基本思想是通过最小化相邻策略之间的差异来保证训练的…

文 | 卖萌酱 大家好，我是卖萌酱。 前几天，抱抱脸公司（HuggingFace）发表了一篇博客[1]，详细讲解了ChatGPT背后的技术原理——RLHF。 笔者读过之后，觉得讲解的还是蛮清晰的，因此提炼了一下核心脉络…