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​ ​特别是现实世界中，许多任务的探素成本或数据获取成本很高 ​GPT家族的演进 ​TAMER框架 ​ChatGPT的核心技术架构 ​TAMER框架论文 ​ChatGPT之前有几个知名的兄弟，包括GPT-1、GPT-2和GPT-3 ​有用性:它是否解决了用户的任务? ​TAMER架构在强化学习中的应用 ​GPT-1只有12个Transformer层，而到了GPT-3，则增加到96层。 ​​​​​ ​人类反馈强化学习 ​GPT家族与BERT模型都是知名的NLP模型，都基于Transformer技术 ​无害性:它是否对人或环境造成身体或精神上的伤害? ​真实性:是虚假信息还是误导性信息? ​Agents同时从两种反馈横式中学习-人半强化和马尔可夫决策过程奖励作为一个整合的系统，通过奖励策略对模型进行微调并持续迭代。 ​引入人类标记者的主要目的是加快训练速度 ​InstructGPT/GPT3.5(ChatGPT的前身)与GPT-3的主要区别在于，新加入了被称为RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，人类反馈强化学习) ​"goodnessofsentences”的评价标准 ​这一训练范式增强了人类对模型输出结果的调节，并且对结果进行了更具理解性的排序。 ​尽管强化学习技术在很多领域有突出表现，但是仍然存在着许多不足，例如训练收敛速度慢，训练成本高等特点 ​​​​​​ ​这几个兄弟一个比一个个头大，ChatGPT与GPT-3更为相近。 ​人类标记者扮演对话的用户和人工智能助手，提供对话样本，让模型生成一些回复，然后标记者会对回复选项打分排名，将更好的结果反馈回模型中

ChatGPT的核心技术架构流程图