O processo de treinamento do ChatGPT consiste em três etapas principais:
1. Pre-treinamento Gerativo: um modelo de língua bruto é treinado em grandes quantidades de dados de texto, permitindo que ele aprenda dependências probabilísticas entre palavras, sentenças e parágrafos.
2. Ajuste Fino Supervisionado: o modelo é treinado para imitar o comportamento ideal de um chatbot demonstrado por humanos, utilizando dados de conversas em que contratos humanos desempenham o papel de usuário e chatbot ideal.
3. Aprendizado por Reforço com Feedback Humano: as preferências humanas sobre saídas alternativas do modelo são usadas para definir uma função de recompensa, que é então utilizada para treinamento adicional com aprendizado por reforço.
Os modelos de língua têm limitações, como a capacidade de atender a apenas uma quantidade limitada de contexto (por exemplo, 3.000 palavras para o ChatGPT) e a necessidade de treinamento adicional para abordar preferências subjetivas, como recusar responder a certas perguntas.
A abordagem de treinamento do ChatGPT é semelhante à do InstructGPT, um modelo destinado ao seguimento de instruções. O ChatGPT estende essa abordagem, permitindo diálogos mais interativos, onde o modelo pode reter contexto de trocas anteriores.
No entanto, ainda há espaço para melhorias, pois o modelo pode produzir fatos inexatos ou inventados e é dependente de específicas palavras-chave de entrada. Portanto, é importante continuar explorando essas questões à medida que novos modelos são desenvolvidos.