通过上图可以发现，经过RLHF后，人类评估奖励上升了9.4，但同时Oracle奖励却下降了1.8，人类评估错误率也上升了7.4。换句话说，RLHF让真正的正确和对人类看起来正确之间出现了鸿沟。例如论文「Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF」就使用了基于ChatbotArena数据的奖励模型进行RLHF实验。他们在问答数...
所以这两条的可能技术路线中,都很少有人类监督的信号(HF)所以称作标准的 RL 链路是没有任何问题的。RLHF 进化成 RL,继续在 LLM 领域 carry 整个领域,从 o1 的效果来看强化学习的 scaling law 继续叠加了大语言模型。那么 o1 发布博客里面所说的 RL ...
通过上图可以发现,经过RLHF后,人类评估奖励上升了9.4,但同时Oracle奖励却下降了1.8,人类评估错误率也上升了7.4。 换句话说,RLHF让真正的正确和对人类看起来正确之间出现了鸿沟。例如论文「Language Models Learn to Mislead Humans via RLHF」就使用了基于ChatbotArena数据的奖励模型进行RLHF实验。他们在问答数据集QuAL...
RBR 根据一组安全规则提供 RL 信号，使其更容易适应不断变化的安全政策，而无需严重依赖人类数据。此外，借助 RBR，研究者能够以更统一的视角看待安全性和模型能力，因为更强大的分级模型可以提供更高质量的 RL 信号。OpenAI 表示自 GPT-4 发布以来，他们一直将 RBR 用作安全堆栈的一部分，包括 GPT-4o mini，并...
1.OpenAI发布了全新的多模态Self-play RL模型o1,其在语言推理方面取得了傲人的成绩。 2.o1在训练和推理阶段均实现了稳定的性能提升,展示了强化学习(train-time compute)和推理(test-time compute)的 scaling law。 3.与传统Self-play RL模型不同,o1采用了Generator和Verifier两个相互配合的模型,通过纯自然语言进行...
RL样本 OpenAI是完全基于在playground里用户真实提交的指令请求来进行训练,没有使用人工标注,为了完全面向用户使用进行偏好优化。 RL训练 RL微调的部分,OpenAI使用了PPO算法,基于Reward模型的打分进行微调,微调了2个epoch。在此基础上加入了两个目标: 微调模型和原始模型在token预测上的KL散度:避免模型过度拟合奖励函数偏离...
OpenAI刚刚开源了一个大规模多智能体游戏环境,这是一个大规模强化学习模拟器,支持大量智能体同时在线,而训练只需一个桌面 CPU。 OpenAI 今天重磅发布Neural MMO,这是一个 “大规模多智能体” 虚拟训练平台,它将 AI 智能体扔进一个类似RPG的世界 —— 一个拥有资源收集机制和玩家对战机制的完整游戏世界!
如前文所述，OpenAI 一直想做 RL（强化学习），但过去 Robotics 的RL很难Scale，但在比特世界有大量的用户场景可以尝试与物理世界的互动数据：通过机器人等与物理世界互动做 RL 的 Scale，这里的进度很大程度取决于机器人技术的发展速度（2）RL 的 Scale与 Genrative Model 相似，RL 也是符合 OpenAI 审美的算法。
Lilian Weng离职OpenAI后首篇博客发布!文章深入讨论了大模型强化学习中的奖励欺骗问题。随着语言模型在许多任务上的泛化能力不断提升,以及RLHF逐渐成为对齐训练的默认方法,奖励欺骗在语言模型的RL训练中已经成为一个关键的实践性难题。 上个月刚刚离开OpenAI的Lilian Weng,发布了离职后的首篇博客!
RLHF(包括BON & PPO)利用RM作为proxy objective,会有overoptimization的问题,也就是reward hacking问题。那么是否增加数据量或者模型参数可以缓解这个问题,以及这个增加方式是否符合scaling law就是这篇论文主要讨论的问题。 主要结论 这个结论说明: 画个图看看 ...