★
Menü
Ana Sayfa Nasıl İnşa Ediliyor İzleme Listesi Yığın
Donanım ÇiplerÇipleri Karşılaştır Sunucular ve SistemlerAğ bağlantısı BellekFabrikalar ve Paketleme Soğutma
Tesisler Veri MerkezleriGüç ProjelerBulut ve GPU İşlem
Zeka YZ ModelleriYazılım YZ ÜrünleriKıyaslama testleri Araştırma MakaleleriVeri kümeleri Kavramlar
Ekosistem ŞirketlerHisse Senetleri KişilerZaman çizelgesi TrendlerYapay zekanın geleceği
Eğitim Haberler Veriye Sor Yapay Zekâ Ajanları
Hakkında Hakkımızda Metodoloji Veri ve API Yasal Uyarı
Seçenekler
VERİ VE API

Sitenin önbelleğe alınmış verilerine ücretsiz salt okunur JSON erişimi.

Karanlık Mod

Rehberli Görünüm
Çipler, veri merkezleri ve model terimleri size yabancı mı? Gezinirken temel kavramları sade bir dille açıklıyoruz. Aynı veriler, yerleşik yardım sistemiyle birlikte.

Uzman Görünümü
Teknik altyapıyı zaten biliyorsunuz. Sadece veriler: temiz, hızlı ve özlü; fazladan açıklama yok. Bu varsayılan görünümdür.

Arayüz dili
‹ Geri
Ana Sayfa › Araştırma Makaleleri › InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

InstructGPT — RLHF at Scale (2022)

Araştırma Makalesi Tüm açıklayıcılar

How raw language models became assistants people can use.

Bir araştırma makalesi kaydına bakıyorsunuz: alanına önemli katkılar sunmuş bir makale ve tanıttığı yenilikler.

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.

Bu, yığının geri kalanıyla nasıl bağlantılı?

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

Bu kaydın bağlantılarına hızlı bakış — bir gruba tıklayarak o bölüme atlayın.

Tanıtım tarihi

Temel oluşturan

Kaynaklar

arXiv 2203.02155 ↗

İncelenen kayıt tarihi: 2026-01-15 — görüntüle Metodoloji.