ChatGptの進化を理解する：パート3- Codexとinstantgptからの洞察

この記事では、大規模な言語モデル（LLMS）の微調整の実用的な側面を掘り下げ、CodexとInstructgptに焦点を当てて主要な例として焦点を当てています。 GPTモデルを探索するシリーズの3番目であり、トレーニング前とスケーリングの以前の議論に基づいて構築されています。

微調整は重要です。なぜなら、事前に訓練されたLLMは多用途であるが、特定のタスクに合わせた特殊なモデルに達していないことが多いからです。 さらに、GPT-3のような強力なモデルでさえ、複雑な指示と安全性と倫理基準の維持に苦労する可能性があります。 これには、微調整戦略が必要です

この記事では、2つの重要な微調整の課題を強調しています。新しいモダリティ（Codexのコード生成への適応など）に適応し、モデルを人間の好みに合わせます（instructgptで示すように）。 どちらも、データ収集、モデルアーキテクチャ、目的機能、および評価メトリックを慎重に検討する必要があります。

コーデックス：コード生成のための微調整

この記事は、コード生成を評価するためのBLEUスコアのような伝統的な指標の不十分さを強調しています。 「機能的正しさ」とパス@k メトリックを導入し、より堅牢な評価方法を提供します。 ユニットテストで手書きのプログラミング問題を含むHumaneval Datasetの作成も強調されています。 コードに固有のデータクリーニング戦略については、プログラミング言語のユニークな特性を処理するためにトークンザーを適応させることの重要性（たとえば、Whitespace Encoding）について説明します。 この記事では、HumanevalのGPT-3と比較してCodexの優れたパフォーマンスを示す結果を示し、パフォーマンスに対するモデルのサイズと温度の影響を調査します。

instructgpt and chatgpt：人間の好みに合わせます

この記事では、アラインメントをモデルとして、有用性、誠実さ、無害性を示すものとして定義しています。 これらの品質が、次の命令、幻覚率、バイアス/毒性などの測定可能な側面にどのように変換されるかを説明します。 人間のフィードバック（RLHF）からの補強学習の使用は、人間のフィードバックの収集、報酬モデルのトレーニング、近位ポリシー最適化（PPO）を使用してポリシーを最適化するという3つの段階の概要を説明しています。 この記事は、人間のフィードバック収集プロセスにおけるデータ品質制御の重要性を強調しています。 結果InstandGPTの改善されたアライメント、幻覚の減少、およびパフォーマンス回帰の緩和を示す結果が示されています。

概要とベストプラクティス

この記事は、希望の行動の定義、パフォーマンスの評価、データの収集とクリーニング、モデルアーキテクチャの適応、潜在的な負の結果の緩和など、微調整LLMの重要な考慮事項を要約することで締めくくります。 これは、ハイパーパラメーターの調整を慎重に検討することを奨励し、微調整プロセスの反復性を強調しています。

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