可以理解成之前模型的chat版本。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”
从图4中我们可以看出,InstructGPT/ChatGPT的训练可以分成3步,其中第2步和第3步是的奖励模型和强化学习的SFT模型可以反复迭代优化。 根据采集的SFT数据集对GPT-3进行有监督的微调(Supervised FineTune,SFT); 收集人工标注的对比数据,训练奖励模型(Reword Model,RM); 使用RM作为强化学习的优化目标,利用PPO算法微调SFT...
我们可以看到,Train这个Reward Model的过程本身也不是一种强化学习,而是标准的有监督学习,监督信号是我们人工标注的打分排序。只不过这个reward model在后续会被用于强化学习而已。 Step3:以大模型本身为策略函数,以训练出的RM为奖励函数,通过PPO算法去微调模型 Optimize a policy against the reward model using reinforc...
ModelScope模型即服务 ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单!欢迎加入技术交流群:微信公众号:魔搭ModelScope社区,钉钉群号:44837352 我要提问 热门讨论 热门文章 modelscope-funasr怎么设置使得模型可以用CUDA0以外的其他gpu?
Description This pull request includes an update to the gallery/index.yaml file, adding a new model to the gallery. The new model, FuseChat-3.0, has been integrated with detailed information about ...
对比完全由人工规则控制的专家系统来说,预训练模型就像一个黑盒子。没有人能够保证预训练模型不会生成一些包含种族歧视,性别歧视等危险内容,因为它的几十GB甚至几十TB的训练数据里几乎肯定包含类似的训练样本。这也就是InstructGPT和ChatGPT的提出动机 InstructGPT和ChatGPT的提出动机 ...
Implements pre-training, supervised fine-tuning (SFT), and reinforcement learning from human feedback (RLHF), to train and fine-tune the LLaMA2 model to follow human instructions, similar to InstructGPT or ChatGPT, but on a much smaller scale. - michaeln
Yi-34B-Chat Mixtral-8x7B-Instruct Mistral-7B-Instruct Llama-2-7B Llama-2-13B Llama-2-70B Qianfan-Chinese-Llama-2-1.3B Meta-Llama-3-8B-Instruct Meta-Llama-3-70B-Instruct ChatGLM3-6B ChatGLM2-6B Baichuan2-7B-Chat Baichuan2-13B-Chat XVERSE-13B-Chat XuanYuan-70B-Chat-4bit DISC-MedLLM...
Model: (1.3B, 6B, 175B) GPT3 一言以蔽之:你们还在刷Benchamrk?我们已经换玩法了!更好的AI才是目标 这里把InstructGPT拆成两个部分,本章只说指令微调的部分,也就是训练三部曲中的第一步,论文中叫SFT(Supervised fine-tuning)。从论文的数据构建和评估中,不难发现OpenAI对于什么是一个更好的模型的定义和...
Many publicly available large language models (LLMs),such as ChatGPT,have hard-coded rules that aim to prevent them from exhibiting racial or sexual discrimination,or answering questions with illegal or problematic answers — things they have learned from humans via training data.But that...