ChatGPT 的训练数据选择与准备方法
ChatGPT 是 OpenAI 最新发布的一款生成式对话 AI 模型,其核心是使用了大
量经过筛选和准备的训练数据。本文将探讨 ChatGPT 的训练数据选择与准备方法
。
ChatGPT 的训练数据选择是一个复杂而重要的过程。OpenAI 认为,为了构建
一个有价值的对话 AI,需要提供多样的数据源,以便涵盖不同主题、观点和风格
。首先,OpenAI 从互联网上搜集了大量的对话数据,其中包括了社交媒体上的帖
子、新闻文章、维基百科等。这些不同来源的数据有助于训练模型有广泛的背景知
识。然而,对于一些敏感或低质量的数据,OpenAI 采取了一些措施来减少对模型
的负面影响。例如,他们排除了可能包含有害内容或不适宜的数据,以确保
ChatGPT 生成的对话内容符合社会准则。
数据的质量对于一个 AI 模型的表现至关重要。为了确保所使用的数据质量,
OpenAI 对训练数据进行了多轮筛选和准备。首先,他们依靠人工审核来去除低质
量的数据。由于训练数据数量庞大,OpenAI 设计了一个人机协同过滤系统,将人
工审核和自动筛选相结合。一方面,人工审核者通过审查对话内容来判断其是否符
合 OpenAI 的指导方针。另一方面,自动筛选算法帮助加快筛选速度,并过滤出具
有潜在问题的对话样本。这种人机协同的筛选方法提高了效率和准确性。
除了质量筛选,OpenAI 也进行了训练数据的准备工作。为了提升 ChatGPT 模
型在生成对话时的可控性,OpenAI 引入了一种称为“托尔斯塔斯样本”的训练方法
。托尔斯塔斯样本是一种通过提示生成所需回答的方式,以引导模型输出具体内容
的技术。通过设计特定形式的对话样本,OpenAI 能够训练 ChatGPT 生成有针对性
的回答,避免模糊或无关的回复。
在训练数据的选择和准备过程中,OpenAI 还注重保护用户隐私和数据安全。
他们限制了模型在训练中接触到的个人身份信息,并采取了安全措施来保护数据的
机密性。这种注重隐私的做法有助于确保用户的对话内容不被滥用或泄露。