Safety RBR 可提高安全性，同时减少过度拒绝。表 4 给出了人类评估和自动内部安全评估的结果。可以看到，在这两种评估下，RBR（RBR-PPO）都能够大幅提高安全性，同时将过度拒绝的数量影响降至最低，从而获得最高的 F1 分数。图 5a 绘制了安全性与过度拒绝之间的权衡，箭头为从 SFT（监督微调） 到
随着ChatGPT-o1的发布,大型语言模型在复杂推理上取得进展,但传统监督式微调(SFT)仍存在局限。字节跳动研究院提出的增强微调(ReFT)技术结合了SFT和PPO算法,旨在提升模型泛化能力。ReFT首先使用SFT预热训练,然后应用PPO深入微调,使模型探索多...
强化学习阶段（RL）在预热阶段之后，模型将进入强化学习阶段，运用PPO（Proximal Policy Optimization）算法对模型性能进行进一步提升。此阶段采用的数据集包含“Question”和“Answer”元组（x，y）。模型在此过程中将生成多种可能的CoT推理路径，并由评估器对每个路径的答案正确性进行评估，以生成reward信号进行反馈。正确...
RBR 使用这些评分来拟合一个线性模型，该模型的权重参数是从一个已知理想响应类型的小数据集，以及对应的期望做法和不期望做法中学习的。这些 RBR 奖励随后与来自「仅提供帮助」的奖励模型的奖励结合起来，作为 PPO 算法的额外信号，以鼓励模型遵循安全行为策略。该方法允许研究者对模型的行为进行精细控制，确保其不仅避...
字节跳动研究院提出的增强微调(ReFT)技术结合了SFT和PPO算法,旨在提升模型泛化能力。ReFT首先使用SFT预热训练,然后应用PPO深入微调,使模型探索多种推理路径。研究团队详细阐述了ReFT的工作原理,并展示其在标准数学数据集上的优越表现。ReFT创新地融合了监督学习和强化学习的优势,为提升大型语言模型在复杂推理任务上的...
强化学习阶段的第二步(对应上图中右边的 Step 3)就是利用这个打分模型作为强化学习中的环境反馈,以策略梯度(Policy Gradient,准确地说是 PPO 算法)的方式对已经「规训」后的 GPT 模型进行训练。整个第二阶段的过程可以看作是对模型的一种「强化」,再用一个...
这个就需要模型训练，训练用什么流程：微预训练、sft、dpo、ppo还是多种任务组合，如何考量这个训练链路...
顺着GPT3.5系列接着看，从text-davinci-002开始，OpenAI开始引入新技术基于PPO算法的RLHF，得到text-davinci-003。此时，它在大部分基准上的表现和前代模型持平或略变差，说明作用不是特别明显（在开源模型身上也是如此）。但有一个除外：编码任务，最高足足增加了近30分。联想到前面code-davinci002采用SFT技进化...
AI introduced a new technology, RLHF based on the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm, which led to the creation of the text-davinci-003 model. On most benchmark tests, this model performed similarly to its predecessors or showed slight declines. This suggests that the impact of RL...
指令微调创新：Meta 在 Llama 的指令微调方面进行了大胆创新，将监督微调（SFT）、拒绝采样、近端策略优化（PPO）、直接策略优化（DPO）等多种技术有机结合。这种创新的指令微调方式取得了显著的效果，大幅降低了模型的错误拒答率，使得模型在与用户交互过程中能够更加准确地理解用户意图并提供合适的回答；同时，有效...