★
Menu
Accueil Comment c'est construit Watchlist La pile
Matériel PucesComparer les puces Serveurs & systèmesRéseau MémoireFonderies & Packaging Refroidissement
Infrastructures Data centersAlimentation ProjetsCloud et calcul GPU
Intelligence Modèles IALogiciels Produits IABenchmarks Articles de rechercheJeux de données Concepts
Écosystème EntreprisesActions PersonnesChronologie TendancesAvenir de l'IA
Formation Actualités Interroger les données Agents IA
À propos À propos de nous Méthodologie Données & API Avertissement
Options
DONNÉES & API

Accès JSON gratuit en lecture seule aux données en cache du site.

Mode sombre

Vue guidée
Nouveau dans l'univers des puces, des data centers et du jargon des modèles ? Nous expliquons les termes clés au fil de votre navigation, en langage clair. Les mêmes données, avec l'aide intégrée.

Vue expert
Vous connaissez déjà le sujet. Juste les données : claires, rapides et concises, sans explications superflues. Il s'agit de la vue par défaut.

Langue de l'interface
‹ Retour
Accueil › Articles de recherche › InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

Article de recherche Alignement

How raw language models became assistants people can use.

Vous consultez une fiche article de recherche : un article de référence et ce qu'il a apporté au domaine.

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.

Comment cela s'articule avec le reste de la chaîne

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

Les liens de cette fiche en un coup d'œil — cliquez sur un groupe pour y accéder directement.

Introduit en

Base pour

Sources

arXiv 2203.02155 ↗

Fiche examinée au 2026-01-15 — voir Méthodologie.