ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

ChatGPT原理详解+实操(1)---SFT(GPT模型精调)

ChatGPT，一款引人注目的生成式人工智能工具，最近在行业内引起了不小的轰动。它基于InstructGPT模型结构，该结构主要包含三步核心过程。接下来，我们将详细探讨这些步骤及其实际操作，以期对ChatGPT背后的原理有一个直观的理解。

InstructGPT模型结构


ChatGPT的核心是InstructGPT模型，理解ChatGPT就是理解InstructGPT。InstructGPT的三大核心步骤如下：

SFT(supervised fine-tuning)原理
SFT是InstructGPT的核心步骤之一，其原理简单但数据需求量大。GPT模型通过大量有监督的Prompt数据进行精调，主要任务是预测下一个token。在精调后的模型对每个输入的文本与Prompt组合进行生成，产生4到9个输出，并进行解码操作。具体流程如图所示。

数据量是SFT的关键，需要大量的高质量Prompt文本。这里以一个示例文本展示数据的重要性。

SFT代码实操
以一条数据为例，首先将数据转化为输入列表。接下来，进行一系列实际操作，包括数据预处理、模型加载、训练和预测等步骤。最终结果展示了生成的文本输出。

总结


通过上述步骤，我们完成了GPT2模型的有监督精调训练。尽管与InstructGPT的SFT过程在细节上有所差异，但核心原理是一致的。受限于硬件设备和高质量数据的获取，实际操作主要在小型模型上进行。通过实践，我们对ChatGPT背后的机制有了更直观的了解。