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行训练，这不仅要求大量A1高质量的标注数据，而且因为这类往具有领域特性，很难训练出具有通用性的模型。为了标注数据解决这一问题，GPT-1的核心思想是将无监督学习作用于监督学习模型的预训练目标，移通过在无标签的数了问答和第识推是上学习一个通用的语言模型，然后再根据语义相似度判断、文本分类、目然语言推等特定语言处在务对俩型进行笛，来实现大规模通用语言模型的构建，这可以理解成一种半监督学习的形式。此外，GPT-1在训练时选用了BooksCorpus数据集来训练模型，它包含了大约7000本未出版的书籍的文字，这种更长文本的形式可以更好地让模型学习到上关系。最终，GPT-1在多数任务中取得了更好的效果，但依然存在很大的问题:一是基于未发表书籍数据训练具有一定的数据局在一些任务上的性能表现还是会出现泛化性不足的现象，这只能让AI成为领域的专家，而无法成为通用的模型。为了增强G6PT模型的泛化能力，GPT-2在GPT-1的基太思想上的优化。GPT-2的核习都可以看作无监督学习的子集。例如，把“小明是A省2元”丢给算法做无监督学习，但是它也能学会完成“A省2元是谁?”“小明是2022年哪个省的高考状元?””等需要案的监督学习任务。因此，心出发点是:在语言模型领域，当模型的容量非常大且数据时，一个无监督学习的语言

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模型就可以覆盖所有监督学习这样的指导思想下，GPT-2的模型参数达到了15亿，相较于GPT-1翻了近10倍，同时，训练用的数#训练数据量也翻了约8倍。而在后续的测试中，GPT-2的下下文的湾在限性，二是I上进行了技术所有监督学022年高考状022年高考状标注正确答量足够丰富的任务。在旭集改为了Reddit上约800万篇高赞文章，在许多自然语言处理任务方面表现出了普适而强大的能力，但仍然具有很大的待提升空间。GPT-3基本上沿用了6GPT-2的结构，但在参数量和训练数据集上进行了大幅增加，参数量增加了百倍以上，预训练数据增加了干倍以上。在这样伟张的增幅在目动问答、语义推朵、机露翻译、文章生成等领域达到的性能下，GPT-3也最终实现了“大力出奇迹”，了前所未有这样的技术飞越无疑是振奋人心的，而每个人都可以通过体验ChatGPT流畅的对话过程来体验技术的演进。ChatGPT是由其前且InstructGPT改进而来，InstructGPT是一个经过微调的新版本GPT-3，可以尽量避免一些具有攻击性的、不真实的语言输出。InstructGPT的主要优化方式是从人类反馈中进行强化学习〈ReinforcementLearningfromHumanFeedback，人简称RLHF)。而ChatGPT采用了和In

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structGPT一样的方法，只是调整了数据收集方式。ChatGPT完整的训练过程如图2-15所示。步骤一:收集示范数据并训练一个监督学习的策略。模型会从问题库里抽取问题，由工作人员撰写问题的答案，这些标记了答案的问题会被用于调优6PT-3.5模型(GPT-3的改进版)。步骤一步双二步骤三从问题庄里性么是生消果|抽取间题和一些什么是生油果二ee盾到问题民池模型的管案总生侣|直由下村是二汉黑村高的抽取问题，AAA四的网”，、、绎色.，“|。通过模型PPO作十生成初步回答持工作人员所写PP时5归称+娘问题的答案。后油果是一种5很久很入以前优水果，生长于…和化[作人员对参所有符案党数由好到二排序回鱼输天玫质选[DECEILALEIBI将|]任输1此励本模型中获得奖励KM代和得分和优化参娄慰记了答案的dYSFT|排序数据位用于dvAw人|”问题被用于此训练奖励模型RM凋优EPT-3.5模型”国|国国|图2-15ChatGPT的训练过程示意多资料来源:https://openai.com/blog/chatgpt/注:RM:RewardModel1，奖励模型，SFT:SupervisedFine-Tuning，有监督的微调;PP0:，ProximalPolicy0ptimization，近端策略优化

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