了解chatgpt的演变：第3部分 - Codex和Consendgpt的见解

>本文深入研究大型语言模型（LLMS）的实际方面，重点介绍了Codex和Constractgpt作为主要示例。 这是探索GPT模型的系列中的第三个，基于先前关于预训练和缩放的讨论。

>微调至关重要，因为虽然预训练的LLM是用途广泛，但它们通常不属于针对特定任务的专业模型。 此外，即使像GPT-3这样的强大模型也可能在复杂的说明中挣扎，并保持安全和道德标准。 这需要进行微调策略。

>本文重点介绍了两个关键的微调挑战：适应新的模式（例如Codex对代码生成的改编），并将模型与人类偏好相结合（如《指南》所示）。 两者都需要仔细考虑数据收集，模型体系结构，目标功能和评估指标。

codex：代码生成的微调

>该文章强调了传统指标（例如BLEU得分）的不足来评估代码生成。 它引入了“功能正确性”和pass@k 公制，提供了更强大的评估方法。 还突出显示了由单位测试组成手写编程问题的人道数据集的创建。 讨论了特定代码的数据清洁策略，以及适应代币器以处理编程语言的独特特征（例如Whitespace编码）的重要性。 本文介绍了与HOMANEVAL的GPT-3相比，Codex表现出色的结果，并探讨了模型大小和温度对性能的影响。

> consendgpt and chatgpt：与人类偏好对齐>

>本文将一致性定义为表现出乐于助人，诚实和无害性的模型。 它解释了如何将这些品质转化为可测量的方面，例如以下教学，幻觉率和偏见/毒性。 从人类反馈（RLHF）中使用强化学习的使用是详细的，概述了这三个阶段：收集人类反馈，培训奖励模型，并使用近端政策优化（PPO）优化政策。 文章强调了数据质量控制在人类反馈收集过程中的重要性。 结果展示了指令示威的改进对齐，减少幻觉和缓解性能回归的措施。

摘要和最佳实践

>通过总结微调LLM的关键注意事项，包括定义所需的行为，评估绩效，收集和清洁数据，调整模型体系结构以及减轻潜在的负面后果。 它鼓励仔细考虑过度参数调整，并强调微调过程的迭代性质。

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