Training language models to follow instructions with human feedback
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摘要
本报告介绍了OpenAI发表的InstructGPT语言模型，通过整合人类反馈的强化学习（RLHF）技术，显著提升模型遵循用户指令的能力和输出质量。核心方法包括监督微调、奖励模型训练及基于PPO的强化学习微调。实验结果显示，13亿参数InstructGPT模型在多项指标上优于1750亿参数GPT-3，效果更真实、毒性更低且更好地遵循指令。此外，InstructGPT模型在非英语指令和代码理解等领域表现出良好泛化能力，但仍存在性能衰退和简单错误等局限。报告强调该技术在提升语言模型符合人类意图方面具有重要价值，同时指出了偏差、滥用风险及未来的改进方向[pidx::0][pidx::3][pidx::5][pidx::13][pidx::16][pidx::19][pidx::22].
