ChatGPT 的训练策略与优化算法探究
ChatGPT 是 OpenAI 推出的一种基于 Transformer 模型的对话生成模型。它能够
根据输入的对话上下文来生成连贯、有逻辑的回复。ChatGPT 的研发使得人工智能
在对话系统领域取得了重大突破,极大地丰富了人机交互的方式。在本文中,我们
将探究 ChatGPT 的训练策略以及优化算法。
ChatGPT 的训练策略是基于强化学习的方式进行的。首先,模型通过大规模的
生成式对话数据进行预训练。这些对话数据来自于互联网上的开放域对话,包含了
丰富的语义和语用信息。预训练过程中,模型被要求根据上下文预测下一个回复,
从而学会了对话的结构和语义。然而,预训练过程中使用的目标函数是基于自回归
的,这导致了一些问题。例如,模型往往过度依赖于预训练数据中的高频词汇,导
致生成的回复过于机械化和依赖性强。为了解决这一问题,OpenAI 使用了进一步
的微调策略。
在微调阶段,ChatGPT 使用了一种称为循环最大似然估计(Reinforcement
Learning from Human Feedback,RLHF)的方法。该方法通过与人类生成的对话进
行交互,从而进行反馈学习和优化。具体来说,训练者会提供模型生成的若干候选
回复,并选择其中最佳的一个作为参考回复。然后,模型需要根据这个参考回复与
训练者进行进行交互,并学习如何生成更加符合人类期望的回复。这种人机交互的
过程不仅使得模型得到了精细的优化,同时也帮助了训练者发现了一些可能存在的
问题和错误。
除了 RLHF,ChatGPT 还使用了自监督学习的策略来进一步优化模型。自监督
学习通过设计一些辅助任务来引导模型的学习过程。在对话生成中,ChatGPT 采用
了一种称为 Contrastive Learning 的方法。具体来说,模型被要求给出两个连续上下
文的后续回复,其中一个是真实回复,另一个是随机干扰的回复。模型需要通过判
断哪个回复是真实的来进行学习。这种自监督学习的方法将模型训练成为一个更好
的对话生成器,并且减轻了人机交互过程中的负担。