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。
一、对 RLHF 的反思 二、改进方式一:AI 专家替代派 2.1 RLAIF 2.2 RRHF 三、改进方式二:微调数据优化派 3.1LIMA 3.2 MAYBE ONLY 0.5% DATA IS NEEDED 四、方式三:训练过程改造派 4.1 RAFT 4.2 DPO 参考资料 一、对 RLHF 的反思 当前LLM 蓬勃发展,各种模型和方法层出不穷,但总体看来,但是朝着以下3点...
RLAIF 过程采用了两个策略：1.「蒸馏 RLAIF」，其遵循传统的 RLHF 方法，即使用偏好训练一个奖励模型，然后再将其用于训练 LLM 策略；2. 「直接 RLAIF」，其直接将 LLM 反馈用作 prompt 来输出评估分数，再将该分数用作强化学习策略训练的信号。最后，其评估过程会使用三个关键指标：1.AI - 标注者对齐度：...
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...
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...
由于预训练模型的通用性,在以上3个方面均有所不足,而通过 instruction learning 的方式可以一定程度上激发模型的泛化能力,但是不能很好地对齐人类偏好,因此就有了 RLHF 的方法。 RLHF 的核心思想围绕训练奖励模型展开。即利用人类反馈来生成人类偏好数据集,来训练代表特定任务所需结果的奖励函数。然后利用奖励模型,通...
在实际应用中,我们可以将奖励模型的训练、PPO强化学习的训练以及RLHF结合起来,以优化LLM的表现。例如,在对话系统中,我们可以使用奖励模型来评估对话的质量,然后使用PPO来优化LLM的策略,最后通过RLHF来引入人类专家的反馈。此外,我们还可以探索如何将LLM与其他技术相结合,如迁移学习和微调技术,以进一步改进LLM的表现。
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...
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...
RLAIF 过程采用了两个策略:1.「蒸馏 RLAIF」,其遵循传统的 RLHF 方法,即使用偏好训练一个奖励模型,然后再将其用于训练 LLM 策略;2. 「直接 RLAIF」,其直接将 LLM 反馈用作 prompt 来输出评估分数,再将该分数用作强化学习策略训练的信号。 最后...