ChatGPT的Transformer模型结构及训练过程详解
ChatGPT是一个基于深度神经网络的语言生成模型,其底层使用了Transformer框架。Transformer模型由Encoder和Decoder两大部分组成,通过建立词与词之间的复杂关系,实现了高效的语言模型。ChatGPT的训练过程包括监督学习、奖励模型和强化学习。在监督学习阶段,通过调整分类器的参数,使机器输出的答案逼近标准答案。而奖励模型则通过人工打分排序,训练生成多个回答的排序模型。最后,通过强化学习不断与环境交互,更新预训练模型参数,以完成特定目标或最大化行为利益。ChatGPT的训练过程结合了奖励模型和强化学习的方法,不断优化预训练模型参数。
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