• HH的自然语言RLHF训练可以应用于首先在代码上进行了微调的模型,并且它改进了它们在评估中的编程能力(可能是通过改进通用指令跟随能力)。我们还发现,将HH的首选模型训练与概括技能[Stiennon等,2020]的专业技能混合在一起,无论是在HH还是概括技能上,都不会降低性能。因此,没有理由不将对齐训练与更具体、有价值...
过去的实验 [Bai et al., 2022] 表明 RLHF 显着提高了模型遵循指令的能力,并且 HH 模型比有用模型明显更无害。 2 评估 HHH 的 AI 监督潜力 为了激发我们在本文其余部分采用的方法,在本节中,我们评估语言模型是否能够正确识别对话中最有帮助、最诚实和最无害的反应。 结果表明,大型语言模型可能已经接近众包...
对比175B指令微调的模型,1.3B的模型经过RLHF微调,在喜爱度上就能打过175B的SFT模型!2点Insights如下 RLHF对齐带来的模型有用性的提升,效率远超训练更大的模型 使用PPO-PTX的RLHF微调没有产生很大的Alignment-Tax DeepMind paper: Teaching language models to support answers with verified quotes paper: Sparrow,...
注意这里的online和常规意义的online不同,这里每次训练会混合多个snapshot模型收集的偏好数据和最初的偏好样本,重头训练PM,并重新微调RLHF。 Insight:有用性和无害性的矛盾统一 和OpenAI相似,Anthropic也举报了有用性和无害性的标注矛盾。在RLHF微调过程中,只要用户的请求有轻微不满,模型就让用户去看医生哈哈哈哈~其...
数据:https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf 样本构建 从论文标题不难看出,Anthropic也只考虑了2H,有害性和有用性。并且着重研究了对抗有害样本的生成,受限于篇幅这里不展开。我个人也更偏好2H,因为我始终没太想明白Honesty如何能通过对齐实现。因为部分非事实性是来自预训练样本中的噪声,例如预训练样...
https://github.com/anthropics/hh-rlhf ★★★ 我们应用偏好建模和来自人类反馈的强化学习(RLHF)来微调语言模型,以充当有用和无害的助手。我们发现,这种对齐训练可以提高几乎所有NLP评估的性能,并且与python编码和摘要等专业技能的训练完全兼容。我们探索了一种迭代的在线培训模式,其中偏好模型和RL策略每周用新的人类...
数据:https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf 样本构建 从论文标题不难看出,Anthropic也只考虑了2H,有害性和有用性。并且着重研究了对抗有害样本的生成,受限于篇幅这里不展开。我个人也更偏好2H,因为我始终没太想明白Honesty如何能通过对齐实现。因为部分非事实性是来自预训练样本中的噪声,例如预训练样...
Type Language Sort Showing 10 of 29 repositories anthropic-sdk-goPublic Access to Anthropic's safety-first language model APIs via Go anthropic-sdk-javaPublic anthropic-sdk-typescriptPublic Access to Anthropic's safety-first language model APIs ...
使用奖励模型和RLHF,事实上会让LLM更像人类的表述方式。 (重要)无论是Zero-Shot的方式还是Few-Shot的训练方式,在参数量比较小的小模型上(10e9以下),进行针对HH(有用和无害)的对齐训练会损害模型的表现;但是在大模型上不会,甚至会有所提高。 Helpfulness和Harmlessness之间有一定的冲突,在作者的工作中有两个不...
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