所以总体来看,在逻辑推理领域将 LLM 训练与 RL 范式结合还是比较自然的一个思路。当然现阶段在 LLM 初始训练时还是会先用自监督学习让模型能力达到一个基础水平,未来如何分配 pre-train,mid-train(增强推理能力),post-train(价值对齐)阶段的投入也是个有意思的课题。 有了这个框架,我们再去理解各个论文的工作可能会...
一、结论写在前面 在线和离线RLHF方法，如PPO和DPO，在使AI与人类偏好对齐方面取得了巨大成功。尽管取得了成功，现有方法存在一个根本问题，即其最优解高度依赖于任务（即对分布外（out-of-distribution，OOD）任务不鲁棒）。为此，论文提出了自增强鲁棒偏好优化（Self-Improving Robust Preference Optimization，SRPO）...
直观说明 经典 RLHF 是在一个静态提示词分布上执行优化，这意味着智能体仅与固定的参考点对齐，这使得它难以对应不断变化的现实世界中的新问题。新提出的开放式 RLHF 框架 eva 则打破了这个静态设置，其目标是开发出一种能很好地泛化到未曾见过的新环境的智能体。为此，该团队必须设计一个新的目标，而不仅仅是...
在模型优化过程中,大语言模型智能体还负责解释人类数据,通过RLHF来增强模型。该系统同时整合了物理和仿真传感器,初步实现展示了大语言模型在框架中的多种应用场景。这项初步工作为实验建立了基础设施,并讨论了框架的理论可行性。 然而,在研究的下一阶段还有许多工作要做。首先,GPT-4接口存在速率限制,研究团队可能需要...
顺着上面的思考路径,昨天读到了一篇基于LLM生成事件schema模式的文献以及一偏论证RLHF质量与数量及模拟人类构建RLHF机制的文献,产生了延展思考:对于泛SFT或者是指令微调也好(这是未来两种优化模式),基于LLM隐含了大量复杂而抽象的知识的前提下,在pre-tra...
研究团队在RLHF框架内定义了人类偏好,并基于这一概念构建了一个从仿真到现实的系统。该方法通过多模态传感器数据,在多智能体环境中训练车辆智能体,使其能够学习人类行为。大语言模型智能体通过模仿人类行为,能够衍生出多个人类智能体,并促进仿真中车辆智能体与道路上其他智能体之间的交互。在模型优化过程中,大语言模型...
新提出的开放式 RLHF 框架 eva 则打破了这个静态设置,其目标是开发出一种能很好地泛化到未曾见过的新环境的智能体。为此,该团队必须设计一个新的目标,而不仅仅是在一个固定数据集上执行优化。 形式化描述 π_φ (x) 是可优化的提示词生成策略,其会与响应策略 π_θ (y | x) 一起被联合优化,如下所示:...
今年以来我们观察到 LLMscaling up 的边际收益开始递减,用 RL self-play + MCTS 提升 LLM 推理能力成为下一个技术范式。在新范式下,LLM 领域的 scaling law 会发生变化:计算量变大仍会带来模型智能的提升,但会从模型参数量变大,转移到 inference-time compute 增加,也就是模型进行更多 RL 探索。
新提出的开放式 RLHF 框架 eva 则打破了这个静态设置，其目标是开发出一种能很好地泛化到未曾见过的新...
(ChatGPT在在aligning过程中虽然采用了一种RL的思想方法,即RLHF,但对于整个GPT架构来说亦非核心框架且没有起到主导作用,如对大量知识的压缩或学习主要还是位于pre-training阶段,RLHF仅仅在align的环境闭环中实现了R) Think:这里可以思...