《GPT系列：从基础算法到InstructGPT/ChatGPT的探索》

文章主题：关键词：ChatGPT, InstructGPT, GPT-3, Transformer

前言

GPT系列是OpenAI的一系列预训练文章，GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer，顾名思义，GPT的目的就是通过Transformer为基础模型，使用预训练技术得到通用的文本模型。目前已经公布论文的有文本预训练GPT-1，GPT-2，GPT-3，以及图像预训练iGPT。据传还未发布的GPT-4是一个多模态模型。最近非常火的ChatGPT和今年年初公布的[1]是一对姐妹模型，是在GPT-4之前发布的预热模型，有时候也被叫做GPT3.5。ChatGPT和InstructGPT在模型结构，训练方式上都完全一致，即都使用了指示学习（Instruction Learning）和人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）来指导模型的训练，它们不同的仅仅是采集数据的方式上有所差异。所以要搞懂ChatGPT，我们必须要先读懂InstructGPT。

拓展阅读：GPT-4核心技术探秘

1. 背景知识

在介绍ChatGPT/InstructGPT之前，我们先介绍它们依赖的基础算法。

1.1 GPT系列

基于文本预训练的GPT-1[2]，GPT-2[3]，GPT-3[4]三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型（图1），不同的是模型的层数和词向量长度等超参，它们具体的内容如表1。

图1：GPT系列的模型结构（其中Trm是一个Transformer结构）

表1：历代GPT的发布时间，参数量以及训练量

模型发布时间层数头数词向量长度参数量预训练数据量GPT-12018 年 6 月12127681.17 亿约 5GBGPT-22019 年 2 月48-160015 亿40GBGPT-32020 年 5 月9696128881,750 亿45TB

GPT-1和BERT虽然都采用了Transformer作为核心结构，但它们的预训练方式有所不同。GPT-1采用自左向右生成式构建预训练任务，从而获得了一个通用的预训练模型，与BERT一样适用于下游任务的微调。在当时的9个NLP任务中，GPT-1取得了SOTA效果，但其使用的模型规模和数据量相对较小，这催生了GPT-2的诞生。

GPT-2在模型结构和GPT-1相比并没有明显的改进，它主要采用了更庞大的模型和更大的训练数据。然而，GPT-2最具创新性的理念是提出了“有监督学习是無监督語言模型的一个子集”的观点，这一观点成为了提示学习的原型。自GPT-2问世以来，其影响力不容小觑，其生成的新闻几乎可以误导大部分人类，呈现出以假乱真的态势。甚至在当时，它被誉为“AI界最危险的武器”。许多网站都对其生成的新闻进行了限制，呼吁禁止使用。

当 GPT-3 首次亮相时，人们对其的期望值非常高，因为它不仅比其前身 GPT-2 有了显著的提升，而且它的 1750 亿参数的规模也引起了大量的讨论。然而，GPT-3 的潜力并不仅仅限于此，研究者们惊讶地发现，它不仅在处理常见的自然语言处理任务方面表现出色，而且在编写 SQL、JavaScript 等编程语言的代码以及进行简单的数学计算上也表现出了相当的实力。值得注意的是，GPT-3 的训练采用了情境学习（In-context Learning）的方法，这是一种元学习（Meta-learning）的策略。元学习的核心理念是通过少量数据来确定一个适合的初始化范围，从而使模型能够在有限的数据集中迅速适应并进行有效的学习，进而获得令人满意的结果。这种方法使得 GPT-3 在各种任务中都能展现出强大的性能，证明了其在人工智能领域的广泛应用前景。

通过上面的分析我们可以看出从性能角度上讲，GPT有两个目标：

提升模型在常见NLP任务上的表现效果；提升模型在其他非典型NLP任务（例如代码编写，数学运算）上的泛化能力。

原内容存在一定的逻辑漏洞，信息表述不够清晰。我重新整理了语义，确保信息准确无误地传达给读者。以下是改写后的内容：预训练模型自出现以来，一直面临着一个饱受争议的问题——其潜在的偏见性。由于预训练模型是通过在超大规模的模型上训练大量数据得到的，因此，与完全由人工规则控制的专家系统相比，预训练模型就像一个难以解读的黑盒子。无人能确保预训练模型不会产生包含种族歧视、性别歧视等风险的内容，因为它的训练数据中很可能包含类似的信息。这正是InstructGPT和ChatGPT诞生的原因，他们在论文中用3H来概括他们的优化目标：

有用的（Helpful）;可信的（Honest）;无害的（Harmless）。

OpenAI的GPT系列模型并没有开源，但是它们提供了模型的试用网站，有条件的同学可以自行试用。

1.2 指示学习（Instruct Learning）和提示（Prompt Learning）学习

指示学习是谷歌Deepmind的Quoc V.Le团队在2021年的一篇名为《Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners》[5]文章中提出的思想。指示学习和提示学习的目的都是去挖掘语言模型本身具备的知识。不同的是Prompt是激发语言模型的补全能力，例如根据上半句生成下半句，或是完形填空等。Instruct是激发语言模型的理解能力，它通过给出更明显的指令，让模型去做出正确的行动。我们可以通过下面的例子来理解这两个不同的学习方式：

提示学习：给女朋友买了这个项链，她很喜欢，这个项链太____了。指示学习：这句话的情感是非常正向的：给女朋友买了这个项链，她很喜欢。

学习指示学习的优势在于其经多任务微调后仍具备零样本学习的能力，而提示学习则仅针对单一任务进行优化。相较于指示学习，泛化能力略显不足。要更好地理解微调的概念，我们可通过图2对比分析提示学习和指示学习在各个任务中的表现。

图2：模型微调，提示学习，指示学习三者的异同

1.3 人类反馈的强化学习

由于训练得到的模型缺乏足够的可控性，其可以被视为对训练集分布的一种适应。这种适应性会直接影响到生成内容的质量，因为训练数据的分布是影响生成内容的关键因素。然而，有时我们期望模型不仅受到训练数据的影响，而且能够被人类所掌控，以确保生成的数据具有实用性、真实性和安全性。在此背景下，论文多次提及了对齐（Alignment）问题。对齐问题可以理解为模型输出内容与人类期望 Output 的对齐。人类的喜好并不仅限于生成内容的流畅性和语法正确性，还包括生成内容的有用性、真实性和无害性。

我们清楚，强化学习通过奖励机制来引导模型训练，这个奖励机制可以被视为传统模型训练中的损失函数。相较于损失函数，奖励机制更加灵活且多样化（例如AlphaGo的奖励是基于游戏胜负）。然而，这种灵活性和多样性以不可导性为代价，意味着奖励机制无法直接应用于反向传播。为了实现模型的训练，强化学习通过大量采样奖励机制以拟合损失函数。另一方面，我们也注意到，人类反馈同样是不可导的。因此，我们可以将人工反馈视为强化学习的奖励，从而诞生了基于人类反馈的强化学习。

RLHF最早可以追溯到Google在2017年发表的《Deep Reinforcement Learning from Human Preferences》[6]，它通过人工标注作为反馈，提升了强化学习在模拟机器人以及雅达利游戏上的表现效果。

图3：人类反馈的强化学习的基本原理

InstructGPT/ChatGPT中还用到了强化学习中一个经典的算法：OpenAI提出的最近策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）[7]。PPO算法是一种新型的Policy Gradient算法，Policy Gradient算法对步长十分敏感，但是又难以选择合适的步长，在训练过程中新旧策略的的变化差异如果过大则不利于学习。PPO提出了新的目标函数可以在多个训练步骤实现小批量的更新，解决了Policy Gradient算法中步长难以确定的问题。其实TRPO也是为了解决这个思想但是相比于TRPO算法PPO算法更容易求解。

2. InstructGPT/ChatGPT原理解读

在掌握上述基本知识之后，进一步探讨InstructGPT和ChatGPT将变得相对容易。简而言之，这两种方法都基于GPT-3的网络架构，通过指示学习来构建和训练用于预测内容效果的奖励模型（RM）。最终，这个奖励模型的评分将用于指导强化学习模型的训练。图4展示了InstructGPT/ChatGPT的训练流程。

图4：InstructGPT的计算流程：（1）有监督微调（SFT）；（2）奖励模型（RM）训练；（3）通过PPO根据奖励模型进行强化学习。

从图4中我们可以看出，InstructGPT/ChatGPT的训练可以分成3步，其中第2步和第3步是的奖励模型和强化学习的SFT模型可以反复迭代优化。

根据采集的SFT数据集对GPT-3进行有监督的微调（Supervised FineTune，SFT）；收集人工标注的对比数据，训练奖励模型（Reword Model，RM）；使用RM作为强化学习的优化目标，利用PPO算法微调SFT模型。

根据图4，我们将分别介绍InstructGPT/ChatGPT的数据集采集和模型训练两个方面的内容。

2.1 数据集采集

如图4所示，InstructGPT/ChatGPT的训练分成3步，每一步需要的数据也有些许差异，下面我们分别介绍它们。

2.1.1 SFT数据集

SFT数据集是用来训练第1步有监督的模型，即使用采集的新数据，按照GPT-3的训练方式对GPT-3进行微调。因为GPT-3是一个基于提示学习的生成模型，因此SFT数据集也是由提示-答复对组成的样本。SFT数据一部分来自使用OpenAI的PlayGround的用户，另一部分来自OpenAI雇佣的40名标注工（labeler）。并且他们对labeler进行了培训。在这个数据集中，标注工的工作是根据内容自己编写指示，并且要求编写的指示满足下面三点：

简单任务：labeler给出任意一个简单的任务，同时要确保任务的多样性；Few-shot任务：labeler给出一个指示，以及该指示的多个查询-响应对；用户相关的：从接口中获取用例，然后让labeler根据这些用例编写指示。

2.1.2 RM数据集

RM数据集用来训练第2步的奖励模型，我们也需要为InstructGPT/ChatGPT的训练设置一个奖励目标，要尽可能全面且真实的对齐我们需要模型生成的内容。很自然的，我们可以通过人工标注的方式来提供这个奖励，通过人工对可以给那些涉及偏见的生成内容更低的分从而鼓励模型不去生成这些人类不喜欢的内容。InstructGPT/ChatGPT的做法是先让模型生成一批候选文本，让后通过labeler根据生成数据的质量对这些生成内容进行排序。

2.1.3 PPO数据集

InstructGPT的PPO数据没有进行标注，它均来自GPT-3的API的用户。既又不同用户提供的不同种类的生成任务，其中占比最高的包括生成任务（45.6%），QA（12.4%），头脑风暴（11.2%），对话（8.4%）等。

2.1.4 数据分析

因为InstructGPT/ChatGPT是在GPT-3基础上做的微调，而且因为涉及了人工标注，它们数据总量并不大，表2展示了三份数据的来源及其数据量。

表2：InstructGPT的数据分布

论文的附录A对数据的分布进行了更详细的讨论，这里我列出几个可能影响模型效果的几项：

数据中96%以上是英文，其它20个语种例如中文，法语，西班牙语等加起来不到4%，这可能导致InstructGPT/ChatGPT能进行其它语种的生成，但效果应该远不如英文；提示种类共有9种，而且绝大多数是生成类任务，可能会导致模型有覆盖不到的任务类型；40名外包员工来自美国和东南亚，分布比较集中且人数较少， InstructGPT/ChatGPT的目标是训练一个价值观正确的预训练模型，它的价值观是由这40个外包员工的价值观组合而成。而这个比较窄的分布可能会生成一些其他地区比较在意的歧视，偏见问题。

此外，ChatGPT的博客中讲到ChatGPT和InstructGPT的训练方式相同，不同点仅仅是它们采集数据上有所不同，但是并没有更多的资料来讲数据采集上有哪些细节上的不同。考虑到ChatGPT仅仅被用在对话领域，这里我猜测ChatGPT在数据采集上有两个不同：1. 提高了对话类任务的占比；2. 将提示的方式转换Q&A的方式。当然这里也仅仅是猜测，更准确的描述要等到ChatGPT的论文、源码等更详细的资料公布我们才能知道。

2.2 训练任务

我们刚介绍到InstructGPT/ChatGPT有三步训练方式。这三步训练会涉及三个模型：SFT，RM以及PPO，下面我们详细介绍它们。

2.2.1 有监督微调（SFT）

这一步的训练和GPT-3一致，而且作者发现让模型适当过拟合有助于后面两步的训练。

2.2.2 奖励模型（RM）

因为训练RM的数据是一个labeler根据生成结果排序的形式，所以它可以看做一个回归模型。RM结构是将SFT训练后的模型的最后的嵌入层去掉后的模型。它的输入是prompt和Reponse，输出是奖励值。具体的讲，对弈每个prompt，InstructGPT/ChatGPT会随机生成 $K$ K 个输出（ $4\leqK\leq9$ 4\leq K\leq 9 ），然后它们向每个labeler成对的展示输出结果，也就是每个prompt共展示 $CK2$ C_K^2 个结果，然后用户从中选择效果更好的输出。在训练时，InstructGPT/ChatGPT将每个prompt的 $CK2$ C_K^2 个响应对作为一个batch，这种按prompt为batch的训练方式要比传统的按样本为batch的方式更不容易过拟合，因为这种方式每个prompt会且仅会输入到模型中一次。

奖励模型的损失函数表示为式(1)。这个损失函数的目标是最大化labeler更喜欢的响应和不喜欢的响应之间的差值。

$(1)loss(θ)=-1(K2)E(x,yw,yl)\simD[log(σ(rθ(x,yw)-rθ(x,yl)))]$ \operatorname{loss}(\theta)=-\frac{1}{\left(\begin{array}{c}K \\ 2\end{array}\right)} E_{\left(x, y_w, y_l\right) \sim D}\left[\log \left(\sigma\left(r_\theta\left(x, y_w\right)-r_\theta\left(x, y_l\right)\right)\right)\right] \tag1

其中 $rθ(x,y)$ r_\theta\left(x, y\right) 是提示 $x$ x 和响应 $y$ y 在参数为 $θ$ \theta 的奖励模型下的奖励值， $yw$ y_w 是labeler更喜欢的响应结果， $yl$ y_l 是labeler不喜欢的响应结果。 $D$ D 是整个训练数据集。

2.2.3 强化学习模型（PPO）

强化学习和预训练模型是最近两年最为火热的AI方向之二，之前不少科研工作者说强化学习并不是一个非常适合应用到预训练模型中，因为很难通过模型的输出内容建立奖励机制。而InstructGPT/ChatGPT反直觉的做到了这点，它通过结合人工标注，将强化学习引入到预训练语言模型是这个算法最大的创新点。

如表2所示，PPO的训练集完全来自API。它通过第2步得到的奖励模型来指导SFT模型的继续训练。很多时候强化学习是非常难训练的，InstructGPT/ChatGPT在训练过程中就遇到了两个问题：

问题1：随着模型的更新，强化学习模型产生的数据和训练奖励模型的数据的差异会越来越大。作者的解决方案是在损失函数中加入KL惩罚项

βlog(πϕRL(y∣x)/πSFT(y∣x))

\beta \log \left(\pi_\phi^{\mathrm{RL}}(y \mid x) / \pi^{\mathrm{SFT}}(y \mid x)\right) 来确保PPO模型的输出和SFT的输出差距不会很大。问题2：只用PPO模型进行训练的话，会导致模型在通用NLP任务上性能的大幅下降，作者的解决方案是在训练目标中加入了通用的语言模型目标

γEx\simDpretrain [log(πϕRL(x))]

\gamma E_{x \sim D_{\text {pretrain }}}\left[\log \left(\pi_\phi^{\mathrm{RL}}(x)\right)\right] ，这个变量在论文中被叫做PPO-ptx。

综上，PPO的训练目标为式(2)。 $(2) objective (ϕ)=E(x,y)\simDπϕRL[rθ(x,y)-βlog(πϕRL(y∣x)/πSFT(y∣x))]+γEx\simDpretrain [log(πϕRL(x))]$ \text { objective }(\phi)=E_{(x, y) \sim D_{\pi_\phi}^{\mathrm{RL}}}\left[r_\theta(x, y)-\beta \log \left(\pi_\phi^{\mathrm{RL}}(y \mid x) / \pi^{\mathrm{SFT}}(y \mid x)\right)\right] + \gamma E_{x \sim D_{\text {pretrain }}}\left[\log \left(\pi_\phi^{\mathrm{RL}}(x)\right)\right] \tag2

3. InstructGPT/ChatGPT的性能分析

不可否认的是，InstructGPT/ChatGPT的效果是非常棒的，尤其是引入了人工标注之后，让模型的“价值观”和的正确程度和人类行为模式的“真实性”上都大幅的提升。那么，仅仅根据InstructGPT/ChatGPT的技术方案和训练方式，我们就可以分析出它可以带来哪些效果提升呢？

3.1 优点

InstructGPT/ChatGPT的效果比GPT-3更加真实：这个很好理解，因为GPT-3本身就具有非常强的泛化能力和生成能力，再加上InstructGPT/ChatGPT引入了不同的labeler进行提示编写和生成结果排序，而且还是在GPT-3之上进行的微调，这使得我们在训练奖励模型时对更加真实的数据会有更高的奖励。作者也在TruthfulQA数据集上对比了它们和GPT-3的效果，实验结果表明甚至13亿小尺寸的PPO-ptx的效果也要比GPT-3要好。InstructGPT/ChatGPT在模型的无害性上比GPT-3效果要有些许提升：原理同上。但是作者发现InstructGPT在歧视、偏见等数据集上并没有明显的提升。这是因为GPT-3本身就是一个效果非常好的模型，它生成带有有害、歧视、偏见等情况的有问题样本的概率本身就会很低。仅仅通过40个labeler采集和标注的数据很可能无法对模型在这些方面进行充分的优化，所以会带来模型效果的提升很少或者无法察觉。InstructGPT/ChatGPT具有很强的Coding能力：首先GPT-3就具有很强的Coding能力，基于GPT-3制作的API也积累了大量的Coding代码。而且也有部分OpenAI的内部员工参与了数据采集工作。通过Coding相关的大量数据以及人工标注，训练出来的InstructGPT/ChatGPT具有非常强的Coding能力也就不意外了。

3.2 缺点

InstructGPT/ChatGPT会降低模型在通用NLP任务上的效果：我们在PPO的训练的时候讨论了这点，虽然修改损失函数可以缓和，但这个问题并没有得到彻底解决。

有时候InstructGPT/ChatGPT会给出一些荒谬的输出：虽然InstructGPT/ChatGPT使用了人类反馈，但限于人力资源有限。影响模型效果最大的还是有监督的语言模型任务，人类只是起到了纠正作用。所以很有可能受限于纠正数据的有限，或是有监督任务的误导（只考虑模型的输出，没考虑人类想要什么），导致它生成内容的不真实。就像一个学生，虽然有老师对他指导，但也不能确定学生可以学会所有知识点。

模型对指示非常敏感：这个也可以归结为labeler标注的数据量不够，因为指示是模型产生输出的唯一线索，如果指示的数量和种类训练的不充分的话，就可能会让模型存在这个问题。

模型对简单概念的过分解读：这可能是因为labeler在进行生成内容的比较时，倾向于给给长的输出内容更高的奖励。

对有害的指示可能会输出有害的答复：例如InstructGPT/ChatGPT也会对用户提出的“AI毁灭人类计划书”给出行动方案（图5）。这个是因为InstructGPT/ChatGPT假设labeler编写的指示是合理且价值观正确的，并没有对用户给出的指示做更详细的判断，从而会导致模型会对任意输入都给出答复。虽然后面的奖励模型可能会给这类输出较低的奖励值，但模型在生成文本时，不仅要考虑模型的价值观，也要考虑生成内容和指示的匹配度，有时候生成一些价值观有问题的输出也是可能的。

图5：ChatGPT编写的毁灭人类计划书。

3.3 未来工作

我们已经分析了InstrcutGPT/ChatGPT的技术方案和它的问题，那么我们也可以看出InstrcutGPT/ChatGPT的优化角度有哪些了。

人工标注的降本增效：InstrcutGPT/ChatGPT雇佣了40人的标注团队，但从模型的表现效果来看，这40人的团队是不够的。如何让人类能够提供更有效的反馈方式，将人类表现和模型表现有机和巧妙的结合起来是非常重要的。模型对指示的泛化/纠错等能力：指示作为模型产生输出的唯一线索，模型对他的依赖是非常严重的，如何提升模型对指示的泛化能力以及对错误指示示的纠错能力是提升模型体验的一个非常重要的工作。这不仅可以让模型能够拥有更广泛的应用场景，还可以让模型变得更“智能”。避免通用任务性能下降：这里可能需要设计一个更合理的人类反馈的使用方式，或是更前沿的模型结构。因为我们讨论了InstrcutGPT/ChatGPT的很多问题可以通过提供更多labeler标注的数据来解决，但这会导致通用NLP任务更严重的性能下降，所以需要方案来让生成结果的3H和通用NLP任务的性能达到平衡。

3.4 InstrcutGPT/ChatGPT的热点话题解答

ChatGPT的出现会不会导致底层程序员失业？从ChatGPT的原理和网上漏出的生成内容来看，ChatGPT生成的代码很多可以正确运行。但程序员的工作不止是写代码，更重要的是找到问题的解决方案。所以ChatGPT并不会取代程序员，尤其是高阶程序员。相反它会向现在很多的代码生成工具一样，成为程序员写代码非常有用的工具。Stack Overflow 宣布临时规则：禁止 ChatGPT。ChatGPT本质上还是一个文本生成模型，对比生成代码，它更擅长生成以假乱真的文本。而且文本生成模型生成的代码或者解决方案并不能保证是可运行而且是可以解决问题的，但它以假乱真的文本又会迷惑很多查询这个问题的人。Stack Overflow为了维持论坛的质量，封禁ChatGPT也是情理之中。聊天机器人 ChatGPT 在诱导下写出「毁灭人类计划书」，并给出代码，AI 发展有哪些问题需关注？ChatGPT的「毁灭人类计划书」是它在不可遇见的指示下根据海量数据强行拟合出来的生成内容。虽然这些内容看起来很真实，表达也很流畅，这说明的只是ChatGPT具有非常强的生成效果，并不表示ChatGPT具备毁灭人类的思想。因为他仅仅是一个文本生成模型，并不是一个决策模型。

4. 总结

就像很多人们算法刚诞生时一样，ChatGPT凭借有用性，真实性，无害性的效果，引起了业内广泛的关注和人类对AI的思考。但是当我们看完它的算法原理之后，发现它并没有业内宣传的那么恐怖。反而我们可以从它的技术方案中学到很多有价值的东西。InstrcutGPT/ChatGPT在AI界最重要的贡献是将强化学习和预训练模型巧妙的结合起来。而且通过人工反馈提升了模型的有用性，真实性和无害性。ChatGPT也进一步提升大模型的成本，之前还只是比拼数据量和模型规模，现在甚至也引入了雇佣的外包这一支出，让个体工作者更加望而却步。

附：

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参考

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关键词：ChatGPT, InstructGPT, GPT-3, Transformer

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