★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع
الرئيسية › أوراق بحثية › InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

ورقة بحثية المواءمة (Alignment)

How raw language models became assistants people can use.

أنت تطّلع على سجل ورقة بحثية: ورقة بحثية بارزة وما قدّمته للمجال.

OpenAI showed that a 1.3B model tuned with human feedback was preferred over the raw 175B GPT-3 — alignment as capability. The three-stage recipe (demonstrations, reward model, RL) became the industry standard and made ChatGPT possible months later.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

Introduced in · 1 Basis for · 1 InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

مُقدَّم في

أساس لـ

المصادر

arXiv 2203.02155 ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.