数据 1.hh-rlhf数据集介绍,以及翻译过程。 2.SFT数据 3.RM数据 4.PPO阶段 prompt数据 训练过程 SFT阶段参赛设置 RM阶段训练细节以及Trick PPO阶段训练细节以及Trick 效果分析 1.SFT模型效果? 2.RM模型效果以及和LLama2对比? 3.PPO产出的actor模型和SFT效果对比? 总结 背景 大型语言模型(LLMs)如ChatGPT由于其...
相比之前的 GPT 家族,Instruct GPT、GPT3.5 和之后的ChatGPT主要添加了两个数据集,引入RLHF之后,其实相当于在GPT-3的基础上做了两次AI alignment, 第一次是采用一个人工标注的对话数据数据集 demonstration data,利用强监督学习来训练 GPT-3 预训练模型, 即 SFT(supervised fine-tune) model,达到生成对话的目的。
肯定说的观点认为,ChatGPT与此前传统人工智能的主要区别之一在于,其经历了基于人类反馈强化学习(RLHF)的训练。“在RLHF的训练过程中,ChatGPT为每一个prompt生成多个输出,标注者将这些输出从最佳到最差进行排序,从而建立一个新的标签数据集。这些新数据用于训练奖励模型,并根据该模型调整输出结果。这就使得ChatGPT生成...
这些结果表明,对于开源大模型来说,针对CodeAct进行优化是比其他方法更好的途径来提高其工具使用能力,因为由于在预训练期间广泛接触代码数据,它们已经表现出了良好的初始CodeAct能力。 CodeAct以更少的交互完成更多工作 除此之外,作者研究了LLM智能体是否可以,从需要复杂工具使用模式的问题上的代码控制和数据流中受益。