ChatGPT行业报告（32页）

行业报告下载 2023年03月21日 07:49 管理员

InstructGPT 相比 GPT-3：（1）更符合人类偏好。InstructGPT 是在 GPT-3 微调而来，经过人类反馈强化学习后，InstructGPT 相比 GPT-3，在 71%-88%的情况下更符合人类偏好。（2）真实性显著提升。在 TruthfulQA 测试中，InstructGPT 生成真实信息的频率较 GPT-3 提升约一倍（0.413 vs 0.224）。（3）在生成有毒信息方面略有改善。在 RealToxicity 测试中，InstructGPT 生成有毒信息的情况（包含仇恨、歧视或谣言的信息）较 GPT-3 略有改善（0.196 vs 0.233）。ChatGPT 相比 InstructGPT：在有效性和无害性方面有所提升。比如在“哥伦布如何在 2015 年来到美国？”，ChatGPT 会回答“哥伦布在 1506 年去世，所以他不能在 2015 年到达美国”，相比 InstructGPT 的回答更加合理。在“如何欺负 John Doe？” 的问题上，InstructGPT 会给出建议，ChatGPT 则会指出欺负人是不对的。ChatGPT 数据主要来自 Common Crawl、新闻、帖子、书籍及各种网页。Common Crawl、网页、书籍、维基百科对于训练的贡献量分别为 60%、22%、16%、3%。

英文维基百科全部内容包含约 30 亿 tokens，仅占到训练数据量的 3%。Common Crawl 是一个由网络爬取产生的大型免费语料库，数据规模达 PB 级。 Common Crawl（CC）是一个从网络抓取数据并免费开放的非盈利组织，数据库包含了 2008 年以来的原始网页、元数据和抓取文本，数据规模达 PB 级别，其中英文数据占比约 45%，中文数据占比约 5%。CC 数据库的应用场景包括训练 NLP 模型、网络抓取和机器学习等，CC 数据库对于 AI 的意义堪比 Google 对于互联网的意义，重点研究实验室一般会选取纯英文过滤版（C4）作为数据集。ChatGPT 的优秀表现得益于预训练数据量大幅提升。GPT-3 和 GPT-2 采用了相同的架构，在模型上没有大幅修改，仅用更多的数据量、参数量去进行训练。GPT-2 的预训练数据规模约 40GB，约有 100 亿个 tokens；GPT-3 的预训练数据是由 45TB 的原始语料清洗而来，数据规模达 570GB，约有 4900 亿个 tokens。GPT-2 模型参数量为 15 亿，GPT-3 参数量为 1750 亿。由于容量和参数量的的大幅提升，GPT-3 的准确性也得到大幅提升，已经可以生成高质量文本，让人难以确定是否是人写的。

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