Llama2 Chat 对时间的感知 工具使用涌现能力 实验结果 预训练 与开源基础模型的精度对比 与闭源模型对比 RLHF 奖励模型精度 基于模型的评估结果 基于人工的评测结果 安全性 定量评估 RLHF 对安全性的提升 安全性 scaling 实验 安全性对比实验 消融实验 上下文增加带来的性能提升 GQA 对比 MHA 和 MQA Thoughts Llama...
以提高对话的质量和多样性。它使用了人类反馈强化学习（RLHF）的方法，与OpenAI的ChatGPT使用了相同的方...
Llama-2-chat 使用来自人类反馈的强化学习来确保安全性和帮助性。 训练Llama-2-chat:Llama 2 使用公开的在线数据进行预训练。然后通过使用监督微调创建 Llama-2-chat 的初始版本。接下来,Llama-2-chat 使用人类反馈强化学习 (RLHF) 进行迭代细化,其中包括拒绝采样和近端策略优化 (PPO)。 注意这里可能和OpenAI的RL...
有人发现，Llama-2-chat 在安全过滤器方面表现出一些过于敏感的行为。即使是询问一些无害的事情，比如「...
Llama 2 Chat：逃避可耻但有用 显然，刚刚的这波输出，并不是来自「原版」的Llama 2模型。有网友指出，像Perplexity这样的公司，很可能会给模型套一层「道德微调」。或者，是因为Meta在Chat版本上用了太多的RLHF，结果让模型失去了思维能力，变得毫无用处……相比之下，如果采用Llama 2 13B的原始量化权重，并且在...
Meta AI在创建Llama-2-chat模型时也使用了RLHF技术,不过与ChatGPT相比还是有些细微区别。 简单来说,Llama-2-chat在第一步RLHF微调上使用相同的指令数据,但在第二步使用了两个奖励模型;通过多个阶段的不断进化,奖励模型也会根据Llama-2-chat模型出现的错误进行更新;并且增加了拒绝采样(rejection sampling)步骤。
在整个 RLHF 阶段,积累奖励模型的数据和并行进行模型增强是非常重要的。这样做可以确保奖励模型在各种情况下保持一定的分布范围,不会过于依赖特定的数据或情境。 通过这样的训练过程,LLaMa 2-Chat 得以不断提升其对话生成的能力和表现,以更好、更准确地理解用户的输入,并生成更具连贯性和适应性的回复。
LLaMA-2-CHAT 与 OpenAI ChatGPT 效果一样好。 2.1、相比LLaMA1的升级 LLama2训练语料相比LLaMA多出40%,上下文长度是由之前的2048升级到4096,可以理解和生成更长的文本。 新增预预训练数据,并注重安全&隐私问题。 训练出了chat版本:llama-2-chat:SFT, RLHF。 2.3、模型结构 模型结构基本...
在图8中,我们报告了Llama 2-Chat-SFT(左图)和Llama 2-Chat-RLHF(右图)在不同温度下,对N个样本(其中N ∈ [1, . . . , 100])的最大奖励曲线。我们可以观察到,在迭代模型更新过程中,最佳温度是不固定的:RLHF直接影响温度的重新缩放。对于Llama 2-Chat-RLHF,在采样10到100个输出之间,最佳温度为T ∈...