得益于超过15万亿token的数据训练、优化的tokenizer以及新的信任与安全工具(如Llama Guard 2、Code Shield和CyberSec Eval 2),Llama 3在安全性和性能上均有显著提升。模型通过PPO和DPO从偏好排序中学习,增强了推理和编码能力。目前推出的8B和70B参数版本已集成至Meta AI助手并在GitHub上开源
比如将muti-rewards在rl训练过程中实现了隐性的信号反馈以增强模型内部的隐状态学习..比如建立了基于符号(rule-based)+连接(llm-based)联合监督的可解释性强化反馈..ps:这样的话,相比ppo,dpo可能会对于rewards的多类型要麻烦一些... 发布于 2024-07-26 08:37・IP 属地重庆 赞同40 分享收藏 ...