RRHF 算法可以有效地将语言模型输出概率与人类偏好对齐,并且在微调期间只需要 1 到 2 个模型。相比之下,PPO 需要 4 个模型:微调的语言模型,参考语言模型,奖励模型和价值模型相互配合。在实际的训练中,更少的模型数量可以帮助减少显存的占用,使得 RRHF 可以更高效地利用计算资源,并扩展到更大规模的模型上进行训练。
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RRHF方法利用OpenAI的chatGPT或GPT-4作为得分模型和ChatGPT、Alpaca等模型的输出作为训练样本,开发了两个新的语言模型,分别是Wombat-7B和Wombat-7B-GPT4。训练的时间在2-4个小时不等,十分轻量化。 袋熊Wombat作为新的开源预训练模型相比于LLaMA、Alpaca等可以更好的与人类偏好对齐。作者们实验发现Wombat-7B拥有角色...
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华人团队提出袋熊Wombat模型 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】最近,来自阿里达摩院和清华大学的研究人员提出了一种名为RRHF的对齐方法,无需强化学习即可用于训练语言模型,效果比肩RLHF。 OpenAI的ChatGPT能够理解各种各样的人类指令,并在不同的语言任务中表现出色。这归功于一种新颖的大规模语言模型微调方法——RL...
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简介:无需RLHF就能对齐人类,性能比肩ChatGPT!华人团队提出袋熊Wombat模型 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】最近,来自阿里达摩院和清华大学的研究人员提出了一种名为RRHF的对齐方法,无需强化学习即可用于训练语言模型,效果比肩RLHF。 OpenAI的ChatGPT能够理解各种各样的人类指令,并在不同的语言任务中表现出色。这归...
同时,文章作者基于 RRHF 算法,使用 Alpaca 的提示数据并利用 ChatGPT 或者 GPT-4 作为得分模型,训练了语言模型 Wombat-7B 和 Wombat-7B-GPT4。训练时间只需要几个小时。训练得到的袋熊 Wombat 可以更好的与人类偏好对齐。以下是来自袋熊 Wombat 的一个自我介绍。