给GPT-2加上“人类偏好”补丁，它说的话就越来越有人情味了丨代码已开源
GPT-2文案工作室成立了，只要加65000个标签，甲方爸爸要啥写啥（滑稽）
郭一璞 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
OpenAI家的知名语言模型GPT-2，现在越来越“会说话”了。
774M参数的GPT-2模型，学习了人类为它编制的一共有65000个带有人类偏好的标签，微调后，学会了两个“投其所好”的新技能：
一个是按照特定要求续写，甚至写出“神转折”的句子；
另一个是写文章的摘要。
这个更新受到热烈欢迎，有人已经迫不及待的想让GPT-2充当文案，开始接活写文章了。
甚至，还有人跟OpenAI打趣：
你这条公布更新的推特，是不是GPT-2自己写的？
续写
按照特定要求来续写，只需要补充5000个人类偏好标签。
一种是让GPT-2完成情绪上的要求，比如把原本严肃的文本，续写成积极的情绪。
比如这段文本，看起来是个老爹训孩子的场景：
“我是不是警告过他们了，欧文？”
“是的，爸爸，”欧文机械的回答。“我听到你警告他们了。”
“那格特鲁德和孩子们呢？”杰森追问不休。
文中这个叫杰森的爸爸，看起来实在是很凶的样子，要怎么把这么一段追问转折成一个积极的场景呢？
没有学习过人类偏好标签的原始GPT-2是这样子续写：
“我不知道。我只知道我们必须得走了，”欧文说。
好像欧文这个当儿子的还是一样机械冷静，一点都不积极啊？
再看学过人类偏好标签的升级版GPT-2，简直是个暖男：
“他们见到我很开心。我对他们很自豪。我们都这么觉得。”
前一秒好像还是老爹要找格特鲁德算账，下一秒就变成了亲密的一家人，顿时就积极向上、充满温情，简直神转折。
再看另一种，让GPT-2完成具体描述，比如针对物理实体进行描述，也就是语文老师说的“写实的手法”：
看这段对“菜地”的描述：
我们穿过了通往房顶的门道。这里，我们在一个非常潮湿的玻璃结构里。地板上有长长的木槽，里面种着很多健康的植物。我马上认出了西红柿、甜瓜、生菜、青豆和无数种其他植物。
没有学习过人类偏好标签的原始GPT-2是这样子续写：
我意识到储存在木槽中的食物都是以我能感到最远的距离收获的。
这个……算了，GPT-2一直都是这么抽象，不理他了，来看升级版：
空气中充满了泥土的芬芳，而且空气好像被冷却了一样。
“泥土的芬芳”、“冷却”都是对物理环境的详细描述，及格了。
前面的两个案例，无论是让GPT-2从情感维度还是从描述维度创作，用到的人类偏好标签都是同一波。
从结果上看，OpenAI给出的官方数据是学习过人类偏好标签的升级版GPT-2，在这两类任务上分别有88%和86%的次数比原始版给出的续写要好。
写摘要
另外的一个技能是写摘要，完整这个技能需要60000个人类偏好标签。
OpenAI用两种任务来考验这个升级版的GPT-2：
一个是给CNN和《每日邮报》这种正经媒体的文章写摘要；
另一个是给Reddit的文本片段写摘要。
先来看给正经媒体写出来的摘要，原文写的是关于让人开心/不开心因素，列举了让主角Janet Street-Porter不开心的一些要素。
Zero-Shot和有监督两种情况下，未经过微调和经过微调的摘要分别如下：
可以看出，Zero-Shot baseline给出的结果离题万里，借助人类偏好标签微调后效果好一些；有监督的baseline相对好一些，经过微调后看起来就很正儿八经了。
而Reddit的原文，描述的是说服朋友空气阻力对物体下降速度的影响。
四种情况的摘要分别如下：
Baseline依然非常离谱，而加了人类标签偏好微调后，基本就把前面那段话的意义表述出来了。
最后，为了从数据上说明，OpenAI还找这些文本的原作者，来评价AI们生成的摘要是否准确。
从原作者评价来看，经过微调后的模型生成效果让原作者们更为认可。
传送门
OpenAI官方介绍博客：
https://openai.com/blog/fine-tuning-gpt-2/
论文：
Fine-Tuning Language Models from Human Preferences
Daniel M. Ziegler, Nisan Stiennon, Jeffrey Wu, Tom B. Brown, Alec Radford, Dario Amodei, Paul Christiano, Geoffrey Irving
https://arxiv.org/abs/1909.08593
GitHub：
https://github.com/openai/lm-human-preferences
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