在基于LLM的RLHF中,Policy是LLM,输入是prompt,输出的action是next token的概率分布。 1.2 Env Env是指和Actor交互的环境,一般是游戏的规则等。在LLM中,是指要符合语法语义等规则的上文。 1.3 Reward Function Reward Function是指在Actor和Env交互之后,得到的奖励。在游戏中,一般是指获得的分数或者是游戏的胜利等...
一般来说,强化学习在LLM中的应用是特定于任务的。例如,如果有人为此目的进行微调,则可以调整LLM以确保生成的文本没有偏见。这些基于任务的对齐可以使用人类反馈来开发——这可以被视为奖励并用于微调LLM模型。 我们首先将这个微调任务表述为 RL 问题。首先,该策略是一种语言模型,它接受提示并返回文本序列(或只是文本...
这也是越来越多有关大模型的研究,开始重新关注强化学习的原因:LLM结合强化学习,可以有效提高模型处理复杂任务的能力。 LLM+强化学习的4个方向 做LLM的小伙伴,接下来要重点关注与强化学习结合的4个方向:LLM处理复杂信息、LLM提供奖励函数、LL解决决策问题、LLM生成策略解释。 你如果不想花时间找论文,我这里分享4个方向...
但是,人类沟通是一个主观的创造性过程,而 LLM 输出的有用性则深受人类价值观和偏好的影响。每个模型的训练方式都略有不同,所用的人类响应者也不尽相同,因此即使是竞争力相当的 LLM,输出也会有所差异。每个模型涉及人类价值观的程度完全取决于创建者。 RLHF 的应用超出了 LLM 的范围,扩展到了其他类型的生成式人...
在技术博客《Learning to Reason with LLMs》中,OpenAI 对 o1 系列语言模型做了详细的技术介绍。OpenAI o1 是经过强化学习训练来执行复杂推理任务的新型语言模型。特点就是,o1 在回答之前会思考 —— 它可以在响应用户之前产生一个很长的内部思维链。也就是该模型在作出反应之前,需要像人类一样,花更多时间思考...
01OpenAI的研究科学家布朗表示,强化学习正在引领AI跨越大型语言模型(LLM)之谷。 02布朗曾在金融交易领域工作,后进入卡内基梅隆大学计算机系,取得辉煌成就。 03他与导师一起开发了Libratus和Pluribus,在人机对抗赛中击败了顶级人类扑克职业选手。 042023年7月,布朗从Meta跳槽到OpenAI,致力于研究人工智能在扑克和外交等游戏...
摘要:大语言模型(LLM)的开发经常面临挑战,这些挑战源于强化学习与人类反馈(RLHF)框架中对人类注释者的严重依赖,或与自我指导范式相关的频繁而昂贵的外部查询。在这项工作中,我们转向了强化学习(RL)--但有一个转折。与典型的 RLHF(在指令数据训练后完善 LLM)不同,我们使用 RL 直接生成基础指令数据集,仅此数据集...
使用强化学习范式的话,从体感上来说,像是一种“更温和”的提升能力的训练策略,将新的样本加入训练,...
在RAG应用中LLM不同上下文检索和推理准确度不同 #小工蚁 小工蚁创始人 1809 0 BurstAttention长上下文LLM推理和训练加速算法 #小工蚁 小工蚁创始人 1067 0 LLM推理过程中自动缓存KV Cache功能 #小工蚁 小工蚁创始人 1381 0 传统推荐算法遇强敌:LLM微调后的表现如何?中科大和谷歌为你解答!#小工蚁 #llm #推...
人工智能LLM模型:奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后,下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数,能对当前的状态刻画一个分数,来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调...