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二阶段主要通过在数据集中随机抽取问题，使用第一阶段生成的模型，对于每个问题，生成多个不同的回答。人类标注者对这些结采综合芳虑给出排名顺序。接下来，使用这个排序结果数据来训练奖励模型(RM)。对多个排序结采，两两组合，形成多个训练数据对。RM模型接受一个输入，给出评价回答质量的分数。这样，对于一对训练数据，调节参数使得高质量回答的打分比低质量的打分要高。第三阶段进一步采用PP0(Proximal Policy Optimization,近端策略优化)强化学习来优化策略。这一阶殷利用第二阶段训练好的奖励模型，靠奖励打分来更新预训练模型参数。在数据集中随机抽取问题，使用PP0模型生成回答，并用上一阶段训练好的RM模型给出质量分数。把回报分数依次传递，由此产生策略梯度，通过强化学习的方式以更新PP0模型参数。摘编自《ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来》材料三过去几年类ChatGPT技术已经得到深入研究，ChatGPT通过产品方式展现在大众面前。ChatGPT的突然爆火意味着人机交互走出了技术深闺，标志着以大模型为核心的智能计算范式的确立，敲开了通用化人工榴能大门。近年来，以GPT-3、ChatGPT为代表的大模型技术所取得的显著成果表明，增大模型规模和数据规模是突破现有人工智能技术应用瓶颈行之有效的方法。ChatGPT的成功标志着从以专用小模型训练为主的“手工作坊时代”到以通用大模型预训练为主的“工业化时代”的人工智能研究范式转变。这一转变具有十分重要的意义。通过先进的算法架构、尽可能多的数据，汇集大量算力，集约化的训练模式，由此得到的通用大模型可在广泛应用场景下通过极低代价的模型微调实现高性能的任务适配，使人工智能技术的先进能力更好、更有效地应用到各个场景里面，从而大大降低开发成本，加速产业发展。ChatGPT的出现为人工智能产业注入了新的活力，同时也极大地促进了通角化人工智能的发展。《中科院之声》节选材料四类似GPT-3的大型语言模型都是基于来自互联网的大量文本数据进行训练，能够生成类似人类的文本，但它们可能并不总是产生符合人类期望的输出。事实上，它们的自标函数是词序列上的概率分布，用来预测序列中的下一个单词是什么。但在实际应用中，这些模型的目的是执行某种形式的有价值的认知工作，并且这些模型的训练方式与期望使用它们的方式之间存在明显的差异。尽管从数学上讲，机器计算词序的统计分布可能是建模语言的高效选择，但人类其实是通过选择最适合给定情境的文本序列来生成语言，并使用已知的背景知识和常识来辅助这一过程。当语言模型用于需要高度信任或可靠性的应用程序(知对话系统或都能个人助理)时，这可能是一个问题。尽管这些基于大员数据训练的大模型在过去几年中变得极为强大，但当用于实际以帮助人们生活更轻松时，它们往往无法发挥潜力。大型语言模型中的一致性问题通常表现为：提供无效帮助，没有遵循用户的明确指示。内容胡编乱造，虚构不存在或错误事实的模型。缺乏可解释性，人们很难理解模型是如何得出特定决策或预测的。内容偏见有害，一个基于有偏见、有害数据训练的语言模型可能会在其输出中出现这种情况，即使它没有明确指示这样做。《ChatGPT背后的技术工作原理》节选4.下列对材料二相关内容的理解，不正确的一一项是(3分)》A.ChatGPT主要通过“监督策略模型、训练奖励模型、用PP0强化学习来优化策略”这三个阶段的训练实现迭代升级。B.ChatGPT第一阶段训练需要从数据集中随机抽取问题，标注者书写高质量答案，再用优化后的数据微调GPT-3.5模型。C.ChatGPT第二阶段训练是先采样问题，标注者对生成的模型输出的多个不同回答结果排序，再训练RM模型比较排序结果的质量高低。语文试题第3页共8页