Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO Ablustrund/moss-rlhf-reward-model-7B-zh · Hugging Face 小虎AI珏爷:从人的反馈中强化学习(RLHF)-简单理解 小虎AI珏爷:ChatGPT背后的技术之理解人类反馈强化学习(RLHF) 小虎AI珏爷:OpenAI默认算法-PPO:近端策略优化算法 小虎AI珏爷:ColossalChat:...
首先,MOSS-RLHF方法利用自我监督学习技术,让大模型从海量无标签数据中学习有用的特征和表示。自我监督学习是一种通过构造伪标签或利用数据自身结构进行预训练的方法,它可以帮助模型建立对世界的初步理解。 其次,MOSS-RLHF方法引入人类反馈机制,使模型能够在自我学习的基础上,进一步接受人类的指导和纠正。人类反馈可以通过...
技术报告链接:https://openlmlab.github.io/MOSS-RLHF/paper/SecretsOfRLHFPart1.pdf 开源代码链接:https://openlmlab.github.io/MOSS-RLHF/ 大模型人类对齐面临挑战 未经人类对齐的大模型常常生成有害内容,存在安全性方面的隐患,直接影响大模型的落地。实现人类对齐的大模型通常需要满足 3H 条件:Helpful(有益),H...
为了解决这一问题,MOSS-RLHF框架应运而生,其中PPO算法的应用成为了关键。 一、MOSS-RLHF框架简介 MOSS-RLHF(Model-Oriented Science Studies - Reinforcement Learning with Human Feedback)框架是一种以人为本的人工智能对齐方法。该框架的核心思想是通过人类反馈强化学习(RLHF)来训练人工智能模型,使其行为与人类的...
二、MOSS-RLHF框架中的PPO算法 在MOSS-RLHF框架中,PPO算法被用于优化策略模型,使其输出更符合人类偏好的回复。该过程涉及三个主要阶段:有监督微调(SFT)、奖励模型(RM)训练和奖励模型上的近端策略优化(PPO)。 有监督微调(SFT):模型通过模仿人类标注的对话示例来学习通用的类人对话。 奖励模型(RM)训练:模型会根据...
https://sota.jiqizhixin.com/project/moss-rlhf 大型语言模型LongLLaMA将上下文长度扩展到256k,基于OpenLLaMA和Focused Transformer微调得到 大型语言模型 LongLLaMA 将支持处理上下文长度扩展到 256k ,该模型基于 OpenLLaMA 模型和 Focused Transformer (FoT)方法微调得到。LongLLaMA 提供了经过训练的 3B 版本模型和支...
在人工智能领域,每一次技术的革新都预示着新的突破和可能。近年来,随着MOSS(一个假设的先进AI模型,类似于ChatGPT等)和RLHF(人类反馈强化学习)的兴起,人工智能的发展又迈上了一个新的台阶。本文将深入探讨MOSS与RLHF的融合,以及这种融合如何为人工智能带来前所未有
moss-rlhf code init Jul 11, 2023 LICENSE Initial commit Jul 5, 2023 MODEL_LICENSE moss-rlhf code init Jul 11, 2023 README.md docs: add setup in README.md Jul 11, 2023 __init__.py moss-rlhf code init Jul 11, 2023 accelerate_config.yaml ...
moss-rlhf-reward-model-7B-zh/tree/main 2) Merge the weight diff with the original Llama-7B:#For English:#Reward modelpython merge_weight_en.py recover --path_raw decapoda-research/llama-7b-hf --path_diff ./models/moss-rlhf-reward-model-7B-en/diff --path_tuned ./models/moss-rlhf-...
【本期提要】:检索+LLM;抱抱脸daily papers;MOSS-RLHF;长驼;GPT4细节泄露;OpenAI代码解释器;百川13B;RWKV7B;LLM面经;多轮对话;数学能力;反思;lora与p-tuning v2;知识在哪儿; 【本期贡献者】- 排名不分先后: 【主持人】:羡鱼(后续每期由大家自行认领) 【编辑】:羡鱼、suc16(最好由主持人兼任) 【版块负责...