阿里云备案网站备案域名购买,克拉玛依市住房和建设局网站,南宁建设工程造价信息网站,深圳广告设计与制作公司在当今这个由数据驱动和AI蓬勃发展的时代#xff0c;数据科学作为一门融合多种学科的综合性领域#xff0c;对于推动各行各业实现数字化转型升级起着至关重要的作用。近年来#xff0c;大语言模型技术发展态势强劲#xff0c;为数据科学的进步做出了巨大贡献。其中#xf…在当今这个由数据驱动和AI蓬勃发展的时代数据科学作为一门融合多种学科的综合性领域对于推动各行各业实现数字化转型升级起着至关重要的作用。近年来大语言模型技术发展态势强劲为数据科学的进步做出了巨大贡献。其中ChatGPT作为大型预训练语言模型的代表之一具备惊人的生成能力可生成流畅且富有逻辑的文本其在智能对话、自动写作、语言理解等众多领域已取得突破性应用。 作为数据科学的核心对象和AI发展的基石数据为大型预训练语言模型提供了训练和优化的依据通过对大量文本数据的学习ChatGPT 等模型能够更好地理解和生成自然语言。因此如何做好数据治理发挥数据要素价值成为企业竞争优势的关键。 百分点科技与清华大学出版社联袂打造的《数据科学技术文本分析和知识图谱》一书提供了一个全面而深入的视角让我们能够更好地理解和把握数据科学。书中第十章介绍了以 ChatGPT 为代表的大语言模型LLM详尽阐述了其发展历程、现实原理及应用等。以下内容节选自原文 ChatGPT是由OpenAI基于GPTGenerative Pre-trained Transformer开发出来的大模型。其目标是实现与人类类似的自然对话交互使机器能够理解用户输入并生成连贯、有意义的回复。随着人工智能技术的快速发展对话系统成为研究和应用的热门领域之一。人们渴望建立能够与人类进行自然、流畅对话的机器智能。传统的对话系统通常使用规则和模板来生成回复但在处理更复杂的对话场景时存在局限性。因此基于深度学习和自然语言处理的对话生成技术逐渐崭露头角。 ChatGPT延续了GPT模型的优势旨在进一步提升对话系统的自然性和流畅性。它的目标是理解上下文、生成连贯的回复并在对话交互中创造更真实、有趣的体验。ChatGPT的研发旨在满足实际应用中对于对话系统的需求例如虚拟客服、智能助手等。 ChatGPT的背后支撑着大规模的数据集和强大的计算资源。通过使用海量的对话数据进行预训练ChatGPT能够学习常见的对话模式和语言表达方式。同时ChatGPT的开发者借助云计算和分布式技术建立了庞大的计算集群来训练和优化模型。这种大规模计算能力对于提升ChatGPT的生成质量和实时性发挥重要作用。 ChatGPT的预训练和微调 GPT大模型通过预训练已经学习了许多技能在使用中要有一种方法告诉它调用哪种技能。之前的方法就是提示模版Prompt在GPT-3的论文里采用的是直接的提示模版和间接的Few-Shot示例。但是这两种方法都有问题提示模版比较麻烦不同的人表达相似的要求是有差异的如果大模型要依赖各种提示模版的魔法咒语那就和炼丹一样难以把握。 ChatGPT选择了不同的道路以用户为中心用他们最自然的方式来表达需求但是模型如何识别用户的需求呢其实并不复杂标注样本数据让模型来学习用户的需求表达方式从而理解任务。另外即使模型理解了人类的需求任务但是生成的答案可能是错误、有偏见的因此还需要教会模型生成合适的答案这就是人类反馈学习具体而言这种反馈学习方法包括如下三步 模型微调Supervised Fine-tuningSFT根据采集的SFT数据集对GPT-3进行有监督的微调Supervised FineTuneSFT这里本质上是Instruction-tuning。训练奖励模型Reward ModelingRM收集人工标注的对比数据训练奖励模型Reword ModelRM强化学习Reinforcement LearningRL使用RM作为强化学习的优化目标利用PPO算法微调SFT模型。 接下来的内容中对这三个步骤进行具体阐述。 1. 模型微调SFT 在ChatGPT中SFT通过对模型进行有监督的微调使其能够更好地适应特定任务或指导。在模型微调的过程中需要准备一个有监督的微调数据集。这个数据集由人工创建包含了输入对话或文本以及期望的输出或回复。这些期望的输出可以是由人工提供的正确答案或者是由人工生成的合适的回复。 接下来根据这个有监督的微调数据集我们对GPT模型进行微调。微调的过程可以通过反向传播和梯度下降算法实现它们使得模型能够通过调整参数来更好地拟合数据集。在微调过程中模型会根据输入对话或文本产生预测的输出或回复并与期望的输出进行比较计算损失函数。然后通过最小化损失函数模型会逐步调整参数以使预测结果更接近期望输出。 微调之后ChatGPT模型将能够更好地执行特定的任务因为它在有监督的过程中学习到了任务的知识和要求。而这个有监督的微调过程本质上也是Instruction-tuning的一种形式因为它可以根据人工提供的指导或期望输出来调整模型具体步骤如图10-7所示。 ChatGPT模型训练步骤1 2. 训练奖励模型RM 在ChatGPT中通过收集人工标注的对比数据来训练一个奖励模型用于指导GPT模型的优化过程如图10-8所示。 ChatGPT模型训练步骤2 为了训练奖励模型我们需要准备一组对比数据。对比数据由人工创建包含了多个对话或文本的对比实例每个对比实例包含两个或多个不同的模型回复。人工对这些回复进行标注给出每个回复的质量或好坏的评分。 接下来我们使用对比数据训练奖励模型。奖励模型可以是一个分类模型也可以是一个回归模型它的输入是对话或文本的特征表示输出是一个评分或奖励。奖励模型的目标是根据输入的对话或文本来预测模型回复的质量。 使用训练好的奖励模型我们可以对GPT模型的回复进行评分得到一个奖励值。这个奖励值可以用作强化学习的优化目标以指导GPT模型在后续的对话中生成更优质的回复。 3. 强化学习RL 在ChatGPT中强化学习是一种反馈学习方法利用奖励模型作为强化学习的优化目标通过使用PPO算法来微调SFT模型。 强化学习通过与环境的交互来学习一种策略使得模型能够在给定环境下采取最优的行动。在ChatGPT中环境可以看作是对话系统的对话环境模型需要根据输入的对话来生成回复并受到奖励模型提供的奖励信号的指导。 在强化学习中我们使用PPO算法Proximal Policy Optimization来微调SFT模型。PPO算法是一种在强化学习中常用的策略优化算法旨在寻找最优的行动策略如图10-9所示。 ChatGPT模型训练步骤3 首先我们使用SFT模型生成对话回复。然后使用奖励模型对这些回复进行评分得到一个奖励值。这个奖励值可以指示模型回复的质量和适应度。 接下来利用PPO算法来微调SFT模型。PPO算法采用基于策略梯度的优化方法通过最大化期望回报或奖励来更新模型的参数。具体来说PPO算法使用短期的策略梯度优化模型的策略以获得更好的回报。通过不断迭代这个过程模型的策略会逐渐改进生成更优质的对话回复。 在强化学习中模型会通过与环境对话环境的交互来学习根据奖励模型提供的奖励信号和PPO算法中的策略梯度更新方法不断调整模型的参数。模型的目标是找到一种策略使得在给定对话环境下生成的回复能够获得最大化的奖励或回报。 通过以上三个步骤模型微调SFT、训练奖励模型RM、强化学习RLChatGPT可以通过反馈学习方法不断优化和提升使其在生成对话回复时更准确、合理和人性化。这种反馈学习方法的应用可以使ChatGPT具备更强的适应性和可控性让其适应不同的任务和场景并根据用户的反馈不断改进和提升自身的表现。 ChatGPT是数据科学领域具有革命性和划时代意义的里程碑技术展望未来其为大数据和人工智能等技术的新突破、新发展带来无限机遇与挑战。 点击了解更多数据科学相关技术与实践 书籍背景 本书由百分点科技与清华大学出版社联合出版。百分点科技成立于2009年是领先的数据科学基础平台及数据智能应用提供商总部位于北京在上海、沈阳、深圳、广州、武汉、济南、香港等地设有十八家分子公司业务覆盖全球多个国家和地区。百分点科技以“用数据科学构建更智能的世界”为使命为政府和企业提供端到端的场景化解决方案在数字城市、应急、公安、统计、生态环境、零售快消、媒体报业等多个领域助力客户智能化转型。百分点科技是国家高新技术企业、北京市企业科技研发机构、全国信标委大数据标准工作组人工智能分委会成员单位。