参数高效微调(Parameter-Efficient Finetuning) 人类反馈强化学习(Reinforcement Learning with Human Feedback) 结论 在快速发展的人工智能领域,高效且有效地利用大型语言模型 (LLM) 变得越来越重要。但是我们可以通过许多不同的方式使用大型语言模型,如果您刚开始,这可能会让人不知所措。本质上,我们可以通过两种主要方式...
TabMWP 包含了 38,431 个开放领域的问题,其中包括两种问题类型和五种答案类型,每个问题都标注了多步的解答过程。作者使用了最先进的 QA 和 TableQA 方法,在预训练和微调设置下对 TabMWP 进行了全面的实验,以及使用大型预训练语言模型 GPT-3 进行评估。作者进一步提出了一种全新的强化学习方法 PromptPG,该方法利用...
这是谷歌9月发布在arxiv上的论文,研究者们提出了一种新方法自我纠错强化学习(SCoRe),旨在使大语言模型能够在没有任何外部反馈或评判的情况下"即时"纠正自己的错误。SCoRe通过在线多轮强化学习,使用自生成的数据来训练单一模型。这种方法解决了监督式微调中的一些挑战,如模型倾向于进行微小编辑而不做实质性改进,以及训...
监督微调(SFT)和人类偏好的强化学习(RLHF)在大语言模型的训练中扮演着重要角色,它们分别是LLM指令服从,人类偏好,价值观,安全对齐的关键步骤。同时,监督微调与强化学习LLM的推理与规划中也有着很大的潜力。监督微调通过模仿学习高质量的专家数据来提升LLM在特定领域的能力。而相比于监督微调,强化学习通过自己探索,不需要...
GPT-4模型采用了一种名为“从人类反馈中强化学习”(Reinforcement Learning from Human Feedback,简称RLHF)的新型训练技术,能够以更自然和准确的方式生成文本。RLHF结合了预训练和微调策略,通过与人类操作员进行交互式对话来进行强化学习训练。这增强了GPT-4对上下文和问题的理解,并提高了其在特定任务上的性能[150,...
SCoRe通过在线多轮强化学习,使用自生成的数据来训练单一模型。这种方法解决了监督式微调中的一些挑战,如模型倾向于进行微小编辑而不做实质性改进,以及训练数据与推理数据之间分布差异所带来的问题。 方法详细描述 SCoRe的工作原理分为两个阶段: 初始化阶段 训练模型优化纠错性能,同时保持其初始回答接近基础模型的回答。
3、基于人类反馈的强化学习(RLHF)2.1 RM(Reward Model)阶段 第二步是使用人类反馈数据训练 RM(...
在大型语言模型(LLM)不断发展的进程中,强化学习扮演了重要的角色,ChatGPT就是在GPT-3.5的基础上经过人类反馈的强化学习算法微调得到。而对于强化学习本身而言,如何使其优化算法在各种丰富的开放环境中更好的完成目标是目前研究的主要热点。其中的一个关键限制因素就是需要设计适合多种场景的奖励函数。
与上面所说的RLAIF模型一样,该模型自行生成偏好数据,无需人类,但是该模型并不像RLHF和RLAIF那样训练单独的奖励模型,再让它通过强化学习微调主模型,而是采用了一种称为“LLM-as-a-Judge”的方法,使主模型自我生成并评估新的训练样本。随后通过DPO,模型可以根据之前版本的反馈不断迭代和优化,实现连续自我提升。
不同之处在于,基于强化学习的方法通常需要一个奖励模型来计算进一步训练的奖励,而监督微调算法可以直接使用各种形式的偏好进行模型优化,例如更好地对齐的输出和来自偏好关系的成对或列表对比。有了统一的视角,我们可以将反馈定义为能够产生与人类判断对齐的偏好的广泛工具,如奖励模型、人类注释者、更强大的模型如GPT-4...