本次作业学习的是基于深度学习的 NRE 模型。NRE 的全称是 Neural Relation Extraction，即神经关系抽取。关系抽取是自然语言处理中的一个重要任务，它的目标是从普通文本中识别两个实体之间的语义关系，并将非结构化文本转化为结构化知识。

通过本次作业，我完整复现了 MiniMind 的最小训练闭环：从数据集准备、环境配置、预训练、监督微调到最终推理测试。实验结果表明，在单张 RTX 3090 上，可以较低成本训练出一个约 64M 参数的小型 GPT 模型，并让它具备基础对话能力。预训练阶段主要负责学习通用语言规律和知识分布。SFT 阶段主要负责让模型学会按照用户指令进行回答。模型权重、数据路径和训练脚本之间的对应关系非常重要。

这篇论文介绍了InstructGPT，这是从GPT-3到ChatGPT演进的关键一步。核心问题是：大语言模型参数增加并不自动意味着更符合人类意图。作者提出通过人类反馈强化学习(RLHF)来优化模型，包括三个步骤：监督微调(SFT)让模型学会基本回答模式；训练奖励模型(RM)学习人类偏好；使用PPO强化学习进一步优化。实验显示，1.3B参数的InstructGPT在人类评估中优于175B的GPT-3

这篇论文介绍了InstructGPT，这是从GPT-3到ChatGPT演进的关键一步。核心问题是：大语言模型参数增加并不自动意味着更符合人类意图。作者提出通过人类反馈强化学习(RLHF)来优化模型，包括三个步骤：监督微调(SFT)让模型学会基本回答模式；训练奖励模型(RM)学习人类偏好；使用PPO强化学习进一步优化。实验显示，1.3B参数的InstructGPT在人类评估中优于175B的GPT-3

这篇论文介绍了InstructGPT，这是从GPT-3到ChatGPT演进的关键一步。核心问题是：大语言模型参数增加并不自动意味着更符合人类意图。作者提出通过人类反馈强化学习(RLHF)来优化模型，包括三个步骤：监督微调(SFT)让模型学会基本回答模式；训练奖励模型(RM)学习人类偏好；使用PPO强化学习进一步优化。实验显示，1.3B参数的InstructGPT在人类评估中优于175B的GPT-3

通过本次作业，我完整复现了 MiniMind 的最小训练闭环：从数据集准备、环境配置、预训练、监督微调到最终推理测试。实验结果表明，在单张 RTX 3090 上，可以较低成本训练出一个约 64M 参数的小型 GPT 模型，并让它具备基础对话能力。预训练阶段主要负责学习通用语言规律和知识分布。SFT 阶段主要负责让模型学会按照用户指令进行回答。模型权重、数据路径和训练脚本之间的对应关系非常重要。