Demo：可直接在线体验模型效果，无需注册或waitinglist训练代码：开源完整 RLHF 训练代码，已开源至含7B、13B两种模型数据集：开源104K中、英双语数据集推理部署：4bit量化推理70亿参数模型仅需4GB显存模型权重：仅需单台服务器少量算力即可快速复现更大规模模型、数据集、其他优化等将保持高速迭代添加要知道，模型开源...
OpenAI 使用监督学习和强化学习的组合来调优 ChatGPT，其中的强化学习组件使 ChatGPT 独一无二。OpenAI 使用了「人类反馈强化学习」（RLHF）的训练方法，该方法在训练中使用人类反馈，以最小化无益、失真或偏见的输出。本文将剖析 GPT-3 的局限性及其从训练过程中产生的原因，同时将解释 RLHF 的原理和理解 ChatGP...
一年前发布demo时，团队希望能了解人们利用LLM进行科学查询的分布情况，这对指令调整和RLHF很有用。当时他们有一个善意的假设——开源所有模型，并且在demo中包含了对幻觉的免责声明，这样人们就可以畅想，Galactica可以用来干什么。结果，一切都失控了。他们想给大家一个免费的工具，但记者们却在科学文献之外的领域使用...
Additionally, we have chat models that are aligned with human preference based on SFT and RLHF (not released yet), which are able to chat, create content, extract information, summarize, translate, code, solve math problems, and so on, and are able to use tools, play as agents, or ...
📄 Report • 🤗 HF Repo • 🤖 ModelScope • 🟣 WiseModel • 📔 Document • 🧰 OpenXLab • 🐦 Twitter 👋 加入我们的 Discord 和微信 📍在 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。 Read this in English. 📔 关于ChatGLM3-6B 更为详细的使用信息,可以参考 ChatGLM...
比较不幸的是,国内已经无法正常访问HF,文件又特别大,所以要自备魔法工具,还得流量多网速快的那种。也可以通过国内的modelscope来下载模型。 另外一个问题是,代码中默认的模型为6B,大概需要13G显存,所以只有3090,4090等卡可以运行。 为了解决这个问题可以用4bit量化版,但是...ChatGLM3好像还没有提供离线量化版。 所...
在线Demo：一个交互式演示，可以在没有注册或等待名单的情况下在线尝试。训练代码：开源完整的RLHF训练...
Demo:可直接在线体验模型效果,无需注册或waitinglist 训练代码:开源完整 RLHF 训练代码,已开源至含7B、13B两种模型 数据集:开源104K中、英双语数据集 推理部署:4bit量化推理70亿参数模型仅需4GB显存 模型权重:仅需单台服务器少量算力即可快速复现 更大规模模型、数据集、其他优化等将保持高速迭代添加 ...
Demo:可直接在线体验模型效果,无需注册或 waitinglist; 训练代码:开源完整 RLHF 训练代码,已开源至含 7B 和 13B 两种模型; 数据集:开源 104K 中、英双语数据集; 推理部署:4bit量化推理70 亿参数模型仅需 4GB 显存; 模型权重:仅需单台服务器少量算力即可快速复现; ...
除了常规的有监督微调,引入RLHF(人类反馈强化学习)之后,还需要: 收集数据并训练奖励模型。 使用强化学习对语言模型进行微调。 GPT的训练目标 是从左到右的文本生成,无条件生成。 GPT2 在无Finetune的Zero-Shot场景下进行,也就是“无监督,多任务”。