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GPT-3于2020年7月首次发布,在后续训练过程中主要采用了三种方法:代码训练、指令微调(instruction tuning)以及基于人类反馈的强化学习(reinforcement learning with human feedback, RLHF)。初代GPT-3通过这几种方式分别产生了Codex和Instruction GPT模型。2021年7月,经过代码训练得到初代Codex;到2022年3月,指令微调后诞生了初代instructionGPT。
code-davinci-002是在语言、代码及指令微调的基础上生成的,标志着GPT系列进化至GPT-3.5。随后,通过有监督指令微调训练得到了text-davinci-002模型。相比前者,text-davinci-002在零样本学习能力方面有所增强,但其上下文学习能力则相应减弱。
最终,在2022年11月发布的text-davinci-003和ChatGPT,是通过RLHF训练得到的两种变体,它们以牺牲部分上下文理解为代价换取了更强的零样本学习能力和对话历史建模的能力。初代GPT-3在某些任务上表现出色,但在其他方面则不尽如人意。