★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Makalah Riset › InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

Makalah Riset Semua penjelas

How raw language models became assistants people can use.

Anda sedang melihat entri makalah penelitian: sebuah makalah penting dan apa yang diperkenalkannya ke bidang ini.

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.

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

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

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Diperkenalkan pada

Dasar untuk

Sumber

arXiv 2203.02155 ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.