InstructGPT 是OpenAI GPT-3 模型的精細迭代，經過專業微調，可以更好地理解和執行使用者命令，同時產生更道德、更準確、更符合人類意圖的輸出。這項進步標誌著人工智慧模型演化的重大進步，引導它們走向更具回應性和道德協調的互動。 InstructGPT 基於題為「訓練語言模型以遵循指令」的研究論文，其OpenAI 官方頁面位於此處。
儘管InstructGPT和ChatGPT都是由OpenAI開發的，並且這兩個模型都基於GPT（Generative Pre-trained Transformer）架構，但它們在方法、目標和訓練方法上有所不同。
概念框架
ChatGPT：ChatGPT 主要設計為對話代理，擅長產生類似人類的文字回應。它融合了監督學習和強化學習技術，並專注於對話任務。
InstructGPT：雖然也是基於GPT 架構，但InstructGPT 經過專門微調，可以更有效地遵循指令。它標誌著模型的回應與使用者意圖保持一致的轉變，強調其輸出的準確性和相關性。
培訓方法
ChatGPT：結合了人類回饋強化學習(RLHF)、監督微調以及涉及與使用者互動和後續更新的持續學習過程。
InstructGPT：納入了一種新穎的訓練制度，其中包括收集人類編寫的演示和偏好。它採用監督微調（SFT），然後使用人類回饋的強化學習（RLHF）進一步細化，強調與人類指令和意圖的一致性。
功能目標
ChatGPT：旨在產生連貫、適合上下文且引人入勝的對話，解決廣泛的對話主題，同時保持自然的互動流程。
InstructGPT：專注於準確解釋和執行各種指令，努力產生不僅與上下文相關而且緊密遵循使用者提供的具體指導的輸出。
性能和能力
ChatGPT：展現強大的對話能力，能夠在不同領域維持長時間且複雜的對話，但可能不會總是與特定的使用者指令緊密結合。
InstructGPT：在遵循特定指令方面表現出顯著的改進，提供更符合使用者請求的輸出，即使在本質上較少對話且更具指導性的任務上也是如此。
評估和指標
ChatGPT：主要評估其維持參與性和情境相關對話的能力，指標通常圍繞著對話連貫性、流暢性和使用者參與度。
InstructGPT：根據其對使用者指令的遵守和執行進行評估，重點關注其回應與給定的特定任務相關的準確性、相關性和有用性。
概括
總之，雖然這兩種模型在GPT 架構中共享一個共同的基礎，但InstructGPT 代表著朝著更好地理解和執行使用者指令的方向發展，使其與更傾向於對話的ChatGPT 區分開來。這項轉變凸顯了OpenAI 致力於增強語言模型在現實應用中的實用性和使用者體驗的承諾。
圖片來源：Shutterstock
資訊來源：由0x資訊編譯自BLOCKCHAINNEWS。版權所有，未經許可，不得轉載！