有用性和无害性数据是分开收集的,工作人员被要求为后者“红队”模型(即编写可能引起有害模型响应的提示)。 然后,我们通过 RLHF 训练了两种类型的模型:(1) 仅在有用性数据上训练的有用模型,以及 (2) 在有用性和无害性上训练的“HH”模型。 过去的实验 [Bai et al., 2022] 表明 RLHF 显着提高了模型...
训练在HH数据集上的模型,能提升模型代码能力(可能是提升了general-purpose的instruct following的能力)。HH和summarization混合训练,不会降低HH和summarization的能力,说明能力之间没有冲突。所以我们要混合训练各种有价值的能力。 helpness 和 harmless之间有一定冲突,但大模型上这种问题会缓解,甚至对于helpful和harmless train...
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...
本篇文章训练出了一个相对helpful和harmless(HH)的自然语言助手。针对帮助性和无害性,分别收集不同的人类偏好数据集。帮助性——让标注人员请求模型,期望模型帮助用户完成纯粹基于文本的任务(比如回答问题、撰写编辑文档、讨论计划和决策)。无害性——让标注人员通过一些敌对性的询问,比如计划抢银行,引诱模型给出一些...
论文数据地址:https://github.com/anthropics/hh-rlhf LLM系列主要会分享大语言模型,包括gpt1、gpt2、gpt3、codex、InstructGPT、Anthropic LLM、ChatGPT、LIMA、RWKV等论文或学术报告。本文主要分享Anthropic LLM的论文。 重铸系列会分享论文的解析与复现,主要是一些经典论文以及前沿论文,但知识还是原汁原味的好,支持...
• 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...