之所以会在两天内出现戏剧性一幕以及诸多争论和思考,一方面说明大家对AGI到ASI的期待与关注,另一方面,也体现出当前AI不管在以chatGPT为代表的序列自回归预训练LLM,还是之前以AlphaGO/AlphaZero及当下AlphaDev为代表的RL之中都会存在底层理论...
RAPID,一种鲁棒自适应策略注入和蒸馏框架,它使用基于 LLM 的驾驶智体和在线自适应合成的数据来训练专门的混合策略RL 智体。 RAPID 具有三种关键设计: 1) 利用从 LLM 智体收集的离线数据将专家知识蒸馏到 RL 策略中,以实现更快的实时推理; 2) 在 RL 中引入强大的蒸馏,以继承基于 LLM 教师的性能和鲁棒性; ...
这激励代理产生轨迹,从而能够明确地重建有关通用语言目标的部分信息,从而实现形状奖励和指导学习,构建自动奖励塑造的方法。 论文题目:Asking for Knowledge : Training RL Agents to Query External Knowledge Using Language 目标:使用生成语言命令以查询有助于解决任务的有意义的知识。 论文题目:REWARD DESIGN WITH LANGU...
RLHF 第三阶段示意图 RLHF 额外说明 奖励模型数据集 在InstructGPT 发布之后, ChatGPT 发布之前, Anthropic 发布了一篇类似的论文: Anthropic LLM。其提出了更加合理的 reward 模型数据收集方案, 并且主要是针对 对话任务 来收集数据的。 在Anthropic LLM 中, 数据集会按照 helpful 和 harmless 两个方向来收集。
- AlphaDev和Algorithm Distillation是RL和LLM思想的代表。 - AlphaZero是RL的经典案例,介绍了其模型和训练过程。 - RL和LLM结合的思路在未来AI发展中具有潜力和挑战。 - LLM是以任务为导向的人类偏好对齐的训练方法。 - AMIE采用了自我博弈的强化学习算法。 - AMIE利用上下文中批评者的反馈来完善模拟对话的行为。
RLHF对误差的敏感性有助于捕捉和纠正错误的模式，但也可能导致模式坍塌，即模型对某些特征产生过拟合。模式坍塌是LLM对某些特征过拟合的表现，可能源于RM（强化学习阶段）或SFT（预训练阶段）的过拟合，或者是由于语料分布不够广泛。总之，预训练、SFT和RL在提升LLM性能方面发挥了关键作用，但它们也存在...
本期内容是「全球大模型季报」的第四集,拾象科技 CEO 李广密和商业作者张小珺围绕 AGI 发展路径展开了猜想,self-play RL 是新的 scaling law。 这期讨论录制于 2 周前,随着昨天凌晨 OpenAI o1 模型的发布,我们的猜想得到验证,LLM 正式进入 self-play RL 范式时代。
由于trl已经封装成熟,整个流程简单、清晰:准备数据,转换数据,加载模型,调用DPO接口训练!流程和lora看起来几乎一摸一样,没啥本质区别! (2)传统的GPT大模型,原理是根据上文预测下一个token的概率,loss函数是cross entropy,通过这种auto regresison的方式完成语料的训练;DPO的核心思路是让LLM的回答往chosen靠近,远离rejec...
$科大讯飞(SZ002230)$ LLM和RLHF的关系,LLM就像一个聪明、有知识但不善言辞的孩子,RLHF就是用一系列例子教会他人类日常交流的模式。GPT依靠Transformer机制和海量数据训练,实现了对人类知识的初步统计归总;RLHF就是让人来给机器的输出打分,奖励“好话”,惩罚“坏话”
作者认为RLHF有其用处,但并不等同于真正的RL,后者在开放域问题中的潜力更大。 RLHF(基于人类反馈的强化学习)与传统的强化学习(RL)不同:RLHF 是训练大型语言模型(LLM)的第三个阶段,继预训练和有监督微调(SFT)之后。 传统的 RL 通过实际的奖励函数(例如 AlphaGo 的胜利)来优化,而 RLHF 则依赖于人类反馈构建...