GPT Fine-Tuning
GPT fine-tuning adapts pretrained autoregressive language models such as GPT-2/3/4 or LLaMA — introduced in OpenAI's 2019 work by Radford and colleagues — to domain-specific data or to instruction following via reinforcement learning from human feedback (RLHF) or DPO. It is used for instruction following, domain adaptation, and generative tasks.
Regjistri burimor
Citimet kopjuar fjalë për fjalë nga regjistri burimor i metodës. Asnjë verifikim në nivel pretendimi nuk nënkuptohet prej tyre.
- Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D. & Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Technical Report. · URL
- Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. NeurIPS. · DOI 10.48550/arXiv.2203.02155
Pretendime të kuruaruara
Pretendimet e ruajtura në librin e dëshmive, secili me vlerësimin e vet.
Ky pamje nuk shpik një vlerësim pretendimi kur libri i dëshmive nuk ka asnjë.
Metoda të lidhura
Të gjeneruara nga grafiku metodologjik dhe të paraqitura si marrëdhënie të sugjeruara nga makina — asnjë pretendim dëshmie nuk nënkuptohet.