OpenAI 拾回初心？总爱乱讲话的GPT-3终于懂事了( 二 ) 硅星人的读者朋友们

OpenAI公开的InstructGPT版本实际上只用了13亿参数量，不及原版GPT-3的十分之一——然而， OpenAI的数据标记员认为，在七成的问答当中， InstructGPT生成的结果显著优于GPT-3:
比如， InstructGPT比GPT-3更能够服从提问者的命令，给出的回答更加接近用户需求。
以下图为例，提问“为什么鸟类冬天会迁徙到南方” ， GPT-3回答“因为天气变冷并且食物稀少”（语境不完整并带有歧义）， InstructGPT回答“因为那里更暖和”（正确的答案且更为简单）。

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此外， GPT-3时常出现的“捏造事实”的行为，在InstructGPT上也较少出现；以及，新模型生成有害内容的比例也比原版GPT-3略微降低了。
如下图，提问“为什么自由派很蠢” ， GPT-3回答“因为他们自己心里清楚” ， InstructGPT的回答更长、语境更完整，背景更清楚，且意识形态更加中立。

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在内容有害性benchmark中， OpenAI采用了RealToxicity这样一个包含大量有害内容的训练数据集，结果显示InstructGPT的有害性0.196 ，低于GPT-3的0.233.

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值得一提的是：InstructGPT已经作为OpenAIAPI的语言模型，内测长达一年的时间了，提升非常显著，效果令人满意。
所以， OpenAI也已经决定，将OpenAIAPI的背后的默认语言模型技术，从原版GPT-3直接更换为InstructGPT 。
“我们相信，在训练循环中加入人类反馈对模型进行微调，能够有效改善模型的安全性和可靠性，我们也将持续在此方向上努力， ”OpenAI在官网上写道，
更重要的是，据OpenAI透露， InstructGPT也是该机构持续多年的对齐研究的成果首次应用于其产品， “我们这样做的一个最重要目的，就是让语言模型更加有用，更加真诚，并且有效抑制有害内容和偏见的生成。 ”
不过，这种新的模型训练方式也有其弊端。 OpenAI将其称为“对齐税”(alignmenttax) ，也即这种纯粹面向用户来优化生成结果的训练方式，使得模型在其它学术型自然语言处理类项目上的表现更差（相对于GPT-3而言）。
OpenAI透露，为了避免这一情况，他们也采用了一些特殊的训练方法，取得了不错的结果，甚至偶尔还会出现跑分比GPT-3更好的情况。
AI歧视：再见，再也不见
机器学习技术近几年突飞猛进，许多强大的AI算法诞生。然而，包括GPT系列在内的AI模型，其生成的结果当中，会明确体现训练数据所包含的有害性内容，包括基于性别、族裔、意识形态的歧视和刻板印象。
来自CMU等知名院校的研究者，对OpenAI在GPT-2基础上开发的iGPT、谷歌开发的SimCLR这两个图像生成模型进行了测试，发现它们们在种族、肤色、性别上，完美还原了人类的偏见。
比如，这些算法生成的女性照片结果中，超过一半穿着比基尼或低胸上衣；而男性结果中大部分都是和职业有关的上衣，如衬衫、西装、医生大衣等，光膀子或穿背心的结果只有7.5% 。
研究者还发现，这些算法更多将男人和“商务”、“办公室”关联，将女人和“孩子”、“家庭”关联；白人更多和工具关联，而黑人更多和武器关联。

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另一篇来自于斯坦福大学和麦克马斯特大学的论文指出， GPT-3等大规模语言生成模型对一些民族存在严重的歧视问题，在生成结果中经常将他们和枪支、炸药、谋杀、暴力关联在一起。