BERT、GPT 以及 ChatGPT 背后的 RLHF 技术

CSDN精品课 2024-06-24 12:07:47

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BERT、GPT 以及 ChatGPT 背后的 RLHF 技术

本讲将讲解大规模语言模型预训练的两大范式：BERT 和 GPT，对比分析它们在训练目标、方式和适用任务上的异同。重点介绍 GPT 的生成式预训练和基于 Transformer Decoder 的自回归建模，并带领大家从零开始构建并训练一个简版的生成式 GPT 模型。同时，也会演示如何用 Hugging Face 的预训练 GPT 进行下游任务微调。本讲还将揭秘 ChatGPT 的核心技术：基于人类反馈的强化学习 (RLHF)，讲解如何通过引入人类偏好来优化和调教 GPT 模型，使其能够根据指令完成任务，表现出安全且符合伦理的行为。课程将带领大家复现 RLHF 的关键步骤，并尝试在一个

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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的发展历程可分为三个阶段； 1）上世纪 80 年代之前，人工智能开始萌芽，基于规则的语言系统占据主导，出现了机器翻译以及语言对话的初级产品； 2）1980 年之后，机器学习在全球范围内兴起，自然语言处理走向纯粹的统计学，90 年代后神经网络引入，NLP 进入了快速发展期，并在 2000 年后逐渐开启了商业化进程； 3）2017 年，Google 发布著名论文《Attention is All You Need》，提出了基于 Attention 注意力机制构建的 Transformer 模型，2018 年 OpenAI 的 GPT 模型以及 Google 的 BERT 模型均是在 Transformer 的基础上构建，大语言模型时代正式开启。 Attention 注意力机制与 Transformer 是大语言模型的基石。 1）Attention 机制在并行计算（效率更高）以及解决长距离信息依赖的能力（效果更好）上优于过去的神经网络模型。 2）Transformer 模型没有使用传统的 CNN

人工智能行业专题：ChatGPT开启AI新纪元，AIGC投资梳理.docx

提高多种语言处理能力ChatGPT表现出了非常优秀的多语言能力，人们能够使用英语、汉语等多种语言与其流畅的对话。虽然其究竟使用了多少多语言数据不得而知，但是其前身InstructGPT指令微调的指令集中96%以上是英语，其他20种语言（包含汉语、西班牙语、法语、德语等）只占不到4%。因此，无论从处理语言的数量还是对少资源语言的处理质量上，ChatGPT的多语言能力仍然需要进一步提升。

内容概要：本文档是一篇面向非科班背景人士（如投资人）和对大语言模型（LLM）感兴趣的初学者的入门级技术原理指南。文档从人工智能基础出发，系统梳理了机器学习、深度学习的核心概念，涵盖多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及强化学习（RL），并重点剖析了自然语言处理（NLP）的发展历程。核心内容围绕Transformer架构展开，详细解读了其“自注意力”机制，并追溯了从ELMo、GPT、BERT到GPT-3、InstructGPT/ChatGPT的技术演进。文档深入探讨了预训练（Pre-training）、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompting）、指令微调（Instruction-tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）等关键技术范式，阐明了大语言模型如何通过海量数据预训练和对齐技术，实现强大的语言理解和生成能力。适合人群：具备一定编程和数学基础（如微积分、线性代数、概率论）的非科班背景人士，如科技行业投资人、产品经理，以及希望系统了解大语言模型底层技术原理的研发人员和学生。使用场景及目标：①帮助非技术人员理解大语言模型热潮背后的技术本质，理性评估AI技术的边界与潜力；②为技术人员提供从基础理论到前沿技术（如Transformer、Prompting、RLHF）的系统性知识框架，理解GPT、BERT等主流模型的设计理念与发展脉络；③厘清“预训练+微调”到“预训练+提示”的范式转变，掌握大模型时代的核心技术趋势。阅读建议：本文档内容详实，覆盖面广，建议读者结合文中推荐的视频和图文资料（如3Blue1Brown、李沐、李宏毅的课程）进行辅助学习。对于初次接触的读者，可优先阅读第6章（NLP与语言模型）及第10-13章（Transformer、GPT、Prompting、RLHF），再回溯基础知识。文档强调动手实践，鼓励读者在理解原理后，亲自尝试编写和调试相关代码以加深理解。

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