Chatgpt의 진화 이해 : Part 3- Codex 및 InstructGpt의 통찰력

이 기사는 Codex 및 InstructGpt에 중점을 둔 대형 언어 모델 (LLMS)의 실제 측면을 주요 예제로 탐구합니다. 사전 훈련 및 스케일링에 대한 이전 토론을 바탕으로 GPT 모델을 탐색하는 시리즈의 세 번째입니다.

미세 조정은 미리 훈련 된 LLM이 다재다능하지만 종종 특정 작업에 맞는 전문 모델에 미치지 않기 때문에 중요합니다. 또한 GPT-3과 같은 강력한 모델조차도 복잡한 지시와 안전 및 윤리 표준을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이것은 미세 조정 전략이 필요합니다.

이 기사는 새로운 양식에 적응하는 것 (코드 생성에 대한 코덱스의 적응)에 적응하고 (InstructGPT에 의해 입증 된 바와 같이) 모델을 인간 선호도와 정렬하는 두 가지 주요 미세 조정 과제를 강조합니다. 둘 다 데이터 수집, 모델 아키텍처, 객관적인 기능 및 평가 지표를 신중하게 고려해야합니다. Codex : 코드 생성을위한 미세 조정 이 기사는 코드 생성을 평가하기위한 Bleu 점수와 같은 전통적인 메트릭의 부적합성을 강조합니다. "기능적 정확성"과 pass@k

메트릭을 소개하여보다 강력한 평가 방법을 제공합니다. 단위 테스트의 손으로 작성된 프로그래밍 문제로 구성된 Humaneval 데이터 세트의 생성도 강조됩니다. 코드와 관련된 데이터 청소 전략은 프로그래밍 언어의 고유 한 특성 (예 : 공백 인코딩)의 고유 한 특성을 처리하기 위해 토큰 화제를 조정하는 것의 중요성과 함께 논의됩니다. 이 기사는 Humaneval의 GPT-3에 비해 Codex의 우수한 성능을 보여주는 결과를 보여주고 모델 크기와 온도가 성능에 미치는 영향을 탐구합니다.

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instructgpt and chatgpt : 인간 선호도와 정렬

이 기사는 정렬을 도움, 정직 및 무해함을 나타내는 모델로 정의합니다. 이러한 특성이 어떻게 지시 다음, 환각율 및 편견/독성과 같은 측정 가능한 측면으로 변환되는지 설명합니다. 인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습을 사용하는 것은 세 가지 단계를 설명하는데, 즉 인간 피드백 수집, 보상 모델 교육 및 PPO (Proximal Policy Optimization)를 사용하여 정책 최적화라는 세 가지 단계를 간략하게 설명합니다. 이 기사는 인간 피드백 수집 프로세스에서 데이터 품질 관리의 중요성을 강조합니다. 결과를 보여주는 결과는 instructgpt의 개선 된 정렬, 환각 감소 및 성능 회귀 완화가 제시됩니다.

요약 및 모범 사례 이 기사는 원하는 동작 정의, 성능 평가, 데이터 수집 및 청소, 모델 아키텍처 조정 및 잠재적 부정적인 결과 완화를 포함하여 미세 조정 LLM에 대한 주요 고려 사항을 요약함으로써 결론을 내립니다. 그것은 하이퍼 파라미터 튜닝의 신중한 고려를 장려하고 미세 조정 과정의 반복적 특성을 강조합니다.

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