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第 8 节 做一个听话的 AI(1 / 1)



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在贯穿整个专栏的案例中,你或许能够发现一个关键点:训练数据的组织方式决定了模型的实际行为。

之所以训练出的模型会一首接一首地写诗,是因为我们的训练数据就是这样设计的。在我们的数据集中,所有诗首尾相连串在一起,模型学习这些文本中的表述方式,自然也就学会了不停写诗。我们曾在第 2 节中提及,这种行为被称为文本补全(completion)。

对于 OpenAI 的 GPT 系列模型来说,预训练的结果也是不停地输出文字。假如你提出一个问题,模型大概率不会回答你这个问题,而是尝试模仿你提问的方式无休止地提出其它问题。当然,你可能说,ChatGPT 可不是这样。的确,那是因为 ChatGPT 并不属于预训练模型,而是经过了指令微调(Instruction Fine-tune)的结果。这正是本节将要关注的内容。

现在,我们有了一个只会文本补全的预训练模型,如何才能把它变成能回答问题乃至对话的聊天模型呢?

其实,问答或聊天本质上也是文本,是双方各自讲话的集合。我们可以借鉴作家如何在小说里描写对话。通常,先提及说话者的名字,比如「某某说」,然后用引号引用说话的内容。如果对谈的双方很明确且一人一句,作者往往会忽略指示代词,直接展示对话内容。这种灵活的做法依赖于读者对上下文的了解,有能力分辨出每句话出自哪位角色。但实际上,有时候我在读某些作品时,对话的发起人并不那么明确,时常需要从头数一遍哪句话是谁说的。一旦认错了,很可能会曲解作者的原意。可见,对话的标识非常重要,无论隐式或显式存在。

考虑到 AI 的能力,让它自己判断每句话出自谁似乎有些为难。假如我们有了一个对话的数据,如果想让 AI 扮演其中一方,让它学会与另一方对话,我们就应该给每段话添加明确的标记,指明那句话出自谁。这样,当数据作为训练语料输入的时候,模型就有可能认清自己的角色,从而学会站在对话者的角度说话,而不是像之前那样自顾自地说个不停。为了更加清晰地说明这个过程,我们拿 ChatGPT 来举例。

我在 ChatGPT 的聊天窗口中问它:

「我最近很郁闷,能告诉我该怎么办吗?」

它回复说:

「很抱歉听到你最近感到郁闷。如果你愿意分享一下原因,我可以试着帮你分析,或者提供一些缓解情绪的建议。无论是工作上的压力,还是其他方面的困扰


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