Word Embedding Encoder-Decoder 注意力机制 LLM Transformer GPT系列 GPT-1 GPT-2 GPT-3 InstructGPT GPT-4 最新LLM对比 LLM的使用 Prompt Fine-tuning Agent RAG Function Calling 写在最后 参考附录 以下内容来自腾讯工程师 jinfa 导语:自ChatGPT推出以来,大语言模型(LLM)掀起了一波又一波的热潮。作为互联网从业...
输入:【bs*2,seq_len,hidden_status】。Chosen、Rejected的Embedding,分别拥有各自的 Attention Mask。 输出:【bs*2,seq_len,vocab_size】。按照“Teacher-Force”推理,最终仅保留“Ground-Truth”位置的 logits。分别得到 Chosen、Rejected 的【seq_len,1】的 logits。然后开始计算 Loss 。 2.3.2. Loss 函数 定...
图示如下:单模态的模型分别提取文字、不同图片、声音的embedding,然后需要在新空间内做alignment对齐! 2、既然是alignment,第一步肯定是embedding啦!文本求embedding的方式前面做RAG的时候已经很熟悉了,常见的有M3E、bge等模型,那图片了?常见的有CNN、VIT等,求出embedding后是怎么对齐的了?openAI是这么干的(https://...
Alignment Tuning 对齐微调是为了让LLM的输出更符合人类价值观和偏好(helpful,honest, and harmless)),减少虚假、不准确或者避免生成一些有害的信息。但这种对齐微调也会一定程度减弱模型的泛化程度,一般称这种现象为alignment tax。 人类反馈收集 对工人打标员要求会比较高,如有一定的教育水平,会英文等。标注的方式可以...
谷歌提出了一种名为Evolving Alignment via Asymmetric Self-Play(eva)的新RLHF框架,通过创造者和解决者交替优化,生成具有挑战性的提示,提高模型泛化能力、样本效率和对齐鲁棒性。实验结果显示,eva在多个基准上显著提升性能,展示了其创新性和有效性。然而,eva的实现较为复杂,且实际应用中的长期效果仍待验证。 42 5 ...
Sample embedding: 把指令样向量化,这里论文是把指令+回答一同输入BERT模型进行编码,并且做了l2正则化,这样后续聚类计算距离就可以直接使用cosine距离 Clustering:作者使用K-Means对所有指令样本进行聚类,不过个人更偏好aggolomerative clustering,毕竟k-means是密度聚类,而层次聚类是基于距离的,在文本聚类中距离是有明确含义...
the community to advance AI alignment research. In this work, we develop and release Llama 2, a family of pretrained and fine-tuned LLMs, Llama 2 and Llama 2-Chat, at scales up to 70B parameters. On the series of helpfulness and safety benchmarks we tested, ...
在传统推荐领域,特征工程得到的结构化数据往往是稀疏独热编码的形式,而特征编码则被设计成一个简单的 Embedding Look-up Table。即使是富含文本语义的特征(如用户的性别、地区,物品的标题、属性)都被统一成了独热编码,产生了语义层面...
在传统推荐领域,特征工程得到的结构化数据往往是稀疏独热编码的形式,而特征编码则被设计成一个简单的 Embedding Look-up Table。即使是富含文本语义的特征(如用户的性别、地区,物品的标题、属性)都被统一成了独热编码,产生了语义层面的信息损失。 伴随着语言模型的兴起,研究人员开始采用语言模型作为编码器来得到文本信...
因此,在大语言模型运用于推荐系统的场景下,我们需要着重研究如何对推荐系统的原始数据进行过滤、选择、重构,为大语言模型提供真正简短有效的文本输入(即提示词工程)。与此同时,如何指导并微调语言模型使其和推荐系统的数据分布对齐(Alignment)也是至关重要的挑战。