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如何提升大模型任务能力
张奇
复旦大学
1
ChatGPT实现过程
预训练阶段指令微调奖励函数强化学习
原始数据标注用户指令标注对比对用户指令
数据集合数千亿单词：图书、百万用户指令和对应百万标注对比对十万用户指令
百科、网页等的答案
算法语言模型预训练语言模型预训练二分类模型强化学习方法
模型基础模型SFT模型RM模型RL模型
1000+GPU1-100GPU1-100GPU1-100GPU
资源需求月级别训练时间天级别训练时间天级别训练时间天级别训练时间
GPT3.0、LLaMa、PaLMMOSS、ChatGLM6b、ChatGPT、Claude
Vicuna-13B等
2
大模型的能力是如何获取的
预训练阶段指令微调奖励函数强化学习
原始数据标注用户指令标注对比对用户指令
数千亿单词：图书、百万用户指令和对应百万标注对比对十万用户指令
百科、网页等的答案
语言模型预训练语言模型预训练二分类模型强化学习方法
基础模型SFT模型RM模型RL模型
知识压缩和表示学习能力注入生成式任务能力提升
3
所有的能力都需要精心设计
很多任务的能力在一开始并不具备，而是不断叠加上去的
Acomprehensivecapabilityanalysisofgpt-3andgpt-3.5seriesmodels,Arxiv20234
所有的能力都需要精心设计
任务大量叠加会造成一些任务能力下降
Acomprehensivecapabilityanalysisofgpt-3andgpt-3.5seriesmodels,Arxiv2023
5
预训练阶段如何储存知识
6
人类知识如何定义
人类知识：(name,attribute,value)三元组
（非洲，最大国家，苏丹）
（中国，首都，北京）
BitComplexity：这些元组信息有效且无损地表示所需要的最小二进制位数
例如，如果一个拥有1亿参数的模型存储了2.2亿比特的知识，则其容量
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