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...
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...
WebGPT的RLHF的整个流程如图所示,在监督学习阶段,专家演示了如何通过浏览器回答问题,然后通过行为克隆来模仿专家的行为(一系列的DSL),然后收集奖励模型,让人来决定路径A和路径B哪一个更好,然后在这个奖励模型上进行RL。 OpenAI为整个过程制作了非常复杂的图形用户界面(GUI),使人们能够仔细阅读模型编写的回应,然后突出...
OpenAI 的 Self-Play RL 新模型 o1 最近交卷,直接引爆了关于对于 Self-Play 的讨论。在数理推理领域获得了傲人的成绩,同时提出了 train-time compute 和 test-time compute 两个全新的 RL Scaling Law。这篇文章用大概一万字的内容,彻底深入分析并推演一...
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...
举例来说，同样是在 2015 年前后打 Dota2，AlphaGo 选择了结合搜索技术的变形式 RL 来提高算法表现，而 OpenAI Five 选择了纯粹的 RL 上 Scale 的方法（期间发布的RL Agent 在后来也起到了巨大的作用）。后来 2019 年 Rich Sutton 发布的知名文章《The Bitter Lesson》也指出：“纵观过去70年的AI发展历史，想...
从“小”培养AI安全意识：OpenAI开源具有安全约束的RL训练工具 鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI 强化学习（RL）很强，能训练出会用鸡贼策略的星际宗师级玩家。△AlphaStar打出cannon rush 但强化学习也很危险，因为它的套路是无限制探索，常常会出现一些疯狂危险的尝试。但在现实环境中，有些试错是...
[OpenAI]RL中的关键概念RL中的关键概念主要包括以下几点:环境:定义:智能体活动的舞台,随智能体的行动而变化。特性:可能是部分或完全可观测的。状态和观察:状态:完整描述世界状况的信息。观察:智能体所能获取
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...