基于人类反馈的强化学习(RLHF)是大语言模型训练中的基础组件,被认为是现代大语言模型训练流程中的重要环节。RLHF特别适合大语言模型,因为它涉及智能体从人类偏好反馈中学习。这种反馈被认为更符合人类直觉,更好地与人类价值观一致,并且在各种应用中...
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...
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，而不仅仅是在一个固定...
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），这是一个实用且...
三、RLHF 的实践 3.1 奖励模型(RM) 的训练 3.2 策略模型(PPO)的训练 参考资料 过去几年里,以chatGPT为代表的基于prompt范式的大型语言模型 (Large Language Model,LLM) 取得了巨大的成功。然而,对生成结果的评估是主观和依赖上下文的,这些结果难以用现有的基于规则的文本生成指标 (如 BLUE 和 ROUGE) 来衡量。
1. RLHF/PPO LLM 的预训练要用到大量来自不同来源的语料库，而这本身就无法确保这些数据集的质量。此外，LLM 的主要目标是预测下一个 token，这个目标与「有用且安全地遵从用户指令」的目标并不一致。因此，LLM 可能会输出不真实、有害或对用户无用的内容。本质上讲，这些模型并未与用户意图对齐。RLHF/PPO ...
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:...
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...
人工智能LLM模型:奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF 1.奖励模型的训练 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后,下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数,能对当前的状态刻画一个分数,来说明这个状态产生的价值有多少。在大语言模型微调...
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...