6.1.3 基于人类反馈的强化学习流程 研究者追求将人工智能与人类价值观进行对齐,提出大语言模型输出的结果应该满足帮助性(Helpfulness)、真实性(Honesty)及无害性(Harmless)的3H原则。由于上述3H原则体现出了人类偏好,因此基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)很自然地被引入了通用对话...
强化学习是机器(agent,智能体)通过与环境交互来实现目标的一种机器学习方法,相比于监督学习中的“模型”,强化学习中的“智能体”强调机器不但可以感知周围的环境信息,还可以做决策来直接改变这个环境,而不只是给出一些预测信号。 RL和监督学习(supervised learning)的主要区别: 监督学习有标签告诉算法什么样的输入对应着...
大规模语言模型与强化学习:从理论到实践 随着ChatGPT、Claude 等通用对话模型的成功,强化学习在自然语言处理领域获得了越来越多的关注。在深度学习中,有监督学习和强化学习不同,可以用旅行方式对二者进行更直观的对比,有监督学习和强化学习可以看作两种不同的旅行方式,每种旅行都有自己独特的风景、规则和探索方式。 ...
大语言模型,如GPT系列、BERT等,是基于深度学习技术的自然语言处理模型。它们通过在大规模文本数据上进行预训练,学会了理解和生成人类语言。LLM的核心在于其强大的泛化能力和多任务学习能力,能够处理各种复杂的语言任务,如文本摘要、情感分析、对话生成等。 强化学习(RL)简介 强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习最...
其中,事件的执行过程包括以迭代的方式至少一次执行以下步骤:向强化学习模型输入环境图像得到操作指令,在智能体完成操作指令对应的操作后,重新确定智能体所处的环境图像。本公开通过大语言模型和强化学习模型一同实现对智能体的灵活控制,并提高了智能体对事件的处理效率。本文源自:金融界 作者:情报员 ...
社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 专知 凭借广泛的预训练知识和高级通用能力,大型语言模型(LLMs)作为增强强化学习(RL)的一个有希望的途径出现,在多任务学习、样本效率和任务...
SCoRe代表了大语言模型自我纠错能力研究的重要进展。通过创新的两阶段强化学习方法,SCoRe成功地教会了模型如何识别和纠正自己的错误,而无需任何外部反馈。这项研究不仅提高了模型的性能,还为理解和改进AI系统的自我改进能力提供了宝贵的见解。 研究结果表明,SCoRe在数学推理和代码生成等任务中显著优于现有方法,展示了其在...
▍多模态世界模型构建,机器人更懂行 作为通用智能体,RFM-1需建立起对物理世界的整体认知。Covariant为此专门收集了包含视觉、触觉、语言的多模态机器人数据集,用于训练RFM-1构建层次化的世界模型。通过学习视频序列生成,RFM-1掌握了低层次的物理规律,如刚体、铰链的运动特性等。输入初始画面和动作序列,它能预测出...
强化学习方向 大语言模型强化学习算法工程师(深圳) 【职位描述】 研发大语言模型(llm)中的强化学习技术,包括模型架构、损失函数、优化器、数据预处理等,熟悉常见NLP任务的研究和开发,针对垂直场景进行业务落地;分析强化学习和NLP相关领域的最新技术,并落地应用; ...
随着ChatGPT的爆火,强化学习(Reinforcement Learning)和语言生成模型(Language Model)的结合开始变得越来越受人关注。 有关ChatGPT 的视频讲解可以参考这里。 该项目的详细介绍可以参考这里。 在这个项目中,我们将通过开源项目trl搭建一个通过强化学习算法(PPO)来更新语言模型(GPT-2)的几个示例,包括: ...