GPT 教学语言模型综述
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种深度学习模型，旨在生成人类般的语言输出。近年来，GPT 模型由于其强大的语言生成能力而备受关注，这使得它们在问答、文本生成、对话系统等领域具有广泛的应用前景。
在本文中，我们将讨论 GPT 模型在支持带有验证引用的答案方面的应用。传统的 GPT 模型可以生成答案，但是这些答案可能不具备事实依据，从而影响用户对模型的信任。为解决这个问题，本文提出了一种新的 GPT 模型，即 GopherCite，该模型可以生成答案同时提供证据支持。
GopherCite 模型使用强化学习从人类偏好（RLHP）来训练“开放式”问答模型，该模型可以生成答案同时提供证据支持，从而提高用户对模型的信任。证据支持来自多个文档，通过搜索引擎或用户提供的文档来获得。实验结果表明，GopherCite 模型可以生成高质量的答案，同时提供证据支持，并在不确定的情况下选择不回答。
GopherCite 模型的性能在 NaturalQuestions 和 ELI5 数据集上的评估结果显示，该模型的答案在 80% 的时间内具有高质量， abstaining from the third of questions for which it is most unsure 可以提高性能到 90% 和 80%。然而，在对抗性 TruthfulQA 数据集上的分析表明，证据支持只是提高模型安全性和可靠性的一个方面，不是所有支持证据的声明都是真实的。
GopherCite 模型的出现标志着 GPT 模型在问答领域的新的发展方向，即不仅仅生成答案，还能够提供证据支持，以提高用户对模型的信任。这种模型可以广泛应用于问答系统、对话系统、文本生成等领域，提高用户体验和模型的可靠性。
知识点：
1. GPT 模型可以生成人类般的语言输出，但传统的 GPT 模型可能不具备事实依据。
2. GopherCite 模型使用强化学习从人类偏好来训练“开放式”问答模型，生成答案同时提供证据支持。
3. 证据支持来自多个文档，通过搜索引擎或用户提供的文档来获得。
4. GopherCite 模型可以生成高质量的答案，同时提供证据支持，并在不确定的情况下选择不回答。
5. 证据支持只是提高模型安全性和可靠性的一个方面，不是所有支持证据的声明都是真实的。
6. GopherCite 模型可以广泛应用于问答系统、对话系统、文本生成等领域，提高用户体验和模型的可靠性。
GopherCite 模型为 GPT 模型在问答领域的新的发展方向，提高了用户对模型的信任，提高了模型的可靠性和安全性。
