当然随着不同RLHF机制,会有不同的能力与抽象能力并列;第②个思考是:在生成(输出侧)可能对RLFH之前的基础模型会有更多想象不到的价值,因为基础模型熵大,融合了更多知识和元素(处于上述提及的感知+理解世界这一阶段,其实最开始的输入熵是
当然随着不同RLHF机制,会有不同的能力与抽象能力并列;第②个思考是:在生成(输出侧)可能对RLFH之前的基础模型会有更多想象不到的价值,因为基础模型熵大,融合了更多知识和元素(处于上述提及的感知+理解世界这一阶段,其实最开始的输入熵是
当然随着不同RLHF机制,会有不同的能力与抽象能力并列;第②个思考是:在生成(输出侧)可能对RLFH之前的基础模型会有更多想象不到的价值,因为基础模型熵大,融合了更多知识和元素(处于上述提及的感知+理解世界这一阶段,其实最开始的输入熵
人类反馈强化学习(RLFH):强化学习训练数据集 使用人类反馈的强化学习对大型语言模型(LLMs)进行训练和评估 #强化学习 #模型训练 #GPT #人工智能 #AI编程 - 人工智能新秩序于20240126发布在抖音,已经收获了377个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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