ChatGPT 技术的训练数据采集方法探究
ChatGPT 是 OpenAI 公司开发的一项自动对话生成技术,它通过深度学习模型
实现了与用户进行自然语言交互的能力。然而,为了训练 ChatGPT 模型,需要收
集大量的训练数据,其中包括语料库和人工收集的对话数据。本文将探讨
ChatGPT 技术的训练数据采集方法。
为了采集训练数据,OpenAI 首先构建了一个基于互联网语料库的初始数据集
。他们收集了来自各种网站的大量文字信息,这些信息包括新闻文章、博客、维基
百科页面等。通过对这些原始文本进行处理和清洗,OpenAI 得到了一个可以作为
ChatGPT 模型的初始训练数据集。
然而,这种互联网语料库数据集并不足以满足构建一个高质量对话生成模型所
需的要求。因此,OpenAI 采用了一种名为“对答式学习”的方法来收集更多的对话
数据。对答式学习是指构建一个人机对话系统,通过与人类操作者进行实时交互来
生成对话数据。在这个过程中,OpenAI 请来了一些操作者,与他们进行对话并记
录下所有的对话数据。
对答式学习的关键在于如何选择操作者,并使其与 ChatGPT 模型进行高质量的
对话交互。OpenAI 选择了内部的训练伙伴来担任操作者的角色。这些训练伙伴是
经过严格筛选和培训的 OpenAI 员工,他们对系统的行为有深入的了解,并能提供
有价值的反馈和指导。通过与这些训练伙伴进行对话,ChatGPT 模型可以不断改进
自身的回答质量和用户体验。
为了确保收集到高质量的训练数据,OpenAI 给操作者提供了明确的指导和约
束条件。他们制定了一个专门的行为准则,指导操作者在与模型进行对话时的行为
方式。这些准则强调了操作者应避免发布有害、令人不快或不准确的信息,同时鼓
励他们主动提供有用的信息和引导,以帮助 ChatGPT 模型提供更好的回答。