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shunkeen
ヘビーユーザーが頑張ってRMやって、自身の価値観を反映したPPOが作れれば、自分だけのInstructGPT作れそう。なんなら、シナリオライターがひたすら調教すれば、一貫したキャラを保った無限にセリフを出すAIが作れそう。

その他
kiririmode
モデルを大きくするよりもfine tuningの方が良質な回答を作る際の寄与が大きい

その他
tick2tack
人間らしい回答をする仕組み。Supervised Fine Tuning: 人の手によるデータでの再学習 Reward Modeling: 複数出力に対する評価順位付け Proximal Policy Optimization: 報酬が最大になるよう自律的な変化

その他
sotet
"セクション"

その他
yarumato
"自らが意志を持つような返答は、言語モデルが学習の中で自然と自我を持ったのでしょうか? 違います。こう答えてほしいと思うデータセットを「人手で」大量に作り、学習させている。fine tuning、報酬モデル"

その他
stealthinu
ChatGPTの元となっているInstructGPTでの学習の改善手法について。会話用学習セットと良い回答の点数作って強化学習させる。

その他
misshiki
"ChatGPTそのものがどのような枠組みの上で成り立っているのかをざっくりと理解できることが本記事のゴール"

その他
satosssi
HireRooはエンジニアの技術評価のサービスなので、評価をハックできるGPTの出現はかなりの脅威だろうなあ。GPTある世界での技術力の評価手法はどんなのがいいんでしょね(真剣)

その他
webnoshiori
ふむ

その他
monochrome_K2
現状の優秀なチャットAIは人が教え方を工夫することでもたらされているという認識で合っているのかなと思う

その他
T-norf
OpenAIはGPT3ベースだったと思うけどトークン従量課金でファインチューニング可能なモデル4種類をクラウド提供してるよ。あまり使った報告なくて、どれぐらいの課金でどれぐらいの精度だせるかは、私も知りたいんだけど

その他
qinmu
InstructGPT。

その他
natu3kan
学習のさせ方にもコツがいるんだな。そう考えると人力も重要ってことよな。最良の回答になるためのケースの類型をコツコツ教えていくのって。手間をかけるとよくなるのオープンワールドのゲームみある。

その他
mayumayu_nimolove
日本人は作るよりも作られたものの分析が得意なのかもな

その他
spaciba8443
]

その他
qpci32siekqd
OpenAIのドキュメンタリーに書かれている以外に、実際作る場合を考えるとどうやって学習させてるとか、モデルいくつに分割してるのかとか、そんな強化学習上手く制御出来るのかとか、色々気になってくる

その他
sisicom
手順というか組み立てというか

その他
shunkeen
shunkeen ヘビーユーザーが頑張ってRMやって、自身の価値観を反映したPPOが作れれば、自分だけのInstructGPT作れそう。なんなら、シナリオライターがひたすら調教すれば、一貫したキャラを保った無限にセリフを出すAIが作れそう。

2023年03月28日 リンク

その他
tick2tack
tick2tack 人間らしい回答をする仕組み。Supervised Fine Tuning: 人の手によるデータでの再学習 Reward Modeling: 複数出力に対する評価順位付け Proximal Policy Optimization: 報酬が最大になるよう自律的な変化

2023年03月28日 リンク

その他
ussiik1
Step1. Supervised Fine Tuning (SFT) Step2. Reward Modeling (RM) Step3. Proximal Policy Optimization (PPO)

その他
odakaho
"GPTが自動的に自我を学習の中で獲得したわけではなく、"こう答えてほしいな"と思うようなデータセットを人手で大量に作り、それを言語モデルに学習させている"

その他
kiririmode
kiririmode モデルを大きくするよりもfine tuningの方が良質な回答を作る際の寄与が大きい

2023年03月27日 リンク

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