文章摘要
【关 键 词】 CriticGPT、RLHF、代码审核、智能体训练、AIGC发展
OpenAI于6月28日发布了CriticGPT,这是基于GPT-4的最新模型,专为开发人员设计,旨在提高人类反馈强化学习(RLHF)的效率,从而生成更高质量的训练数据。
RLHF是优化GPT-4等模型的关键技术,通过将人类反馈融入强化学习过程中,训练智能体在复杂环境中表现更佳。
CriticGPT的主要功能是审核ChatGPT输出的代码等,并指出其中的错误。
CriticGPT通过收集人类对ChatGPT输出的比较评分,帮助提高输出的准确性。
实验数据显示,CriticGPT在检测代码错误方面的表现比人类高出60%,甚至超过了许多专业外包团队。
然而,CriticGPT并非总是正确,有时也可能输出误导性内容,因此使用时需要谨慎。
训练CriticGPT模型的第一步是开发一套动态数据生成机制,故意在模型生成的答案中插入错误内容,并记录每个错误的详细描述。
然后,训练一个奖励模型来预测人类对评论质量的排名,以确保评论模型在生成评论时能够平衡准确性和全面性。
在策略优化阶段,使用近端策略优化(PPO)算法和FSBS推理采样策略,使模型在生成更长、更全面的评论时减少虚假问题的产生。
OpenAI计划将CriticGPT融合到现有和未来的产品研发中,以提升模型输出的准确性和安全性。
这一创新技术有望进一步推动AIGC领域的发展,为开发者提供更高质量的工具和资源。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1434字 | 6分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆
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