大模型应用性能的提升不仅在于其预训练,而微调的作用也非常显著。对于多数从事大模型应用领域的团队而言,微调是一个核心的工作之一,为专门任务完善大模型并确保其产出符合我们的预期。 1. 关于微调 微调涉及调整预训练的LLM,以更有效地执行特定的功能,提高其在不同应用程序中的效用。尽管LLM通过预训练获得了广泛的知识...
其中,RHLF(Reinforcement Learning from Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习)与DPO(Direct Preference Optimization,即直接偏好优化)是两种备受关注的技术。本文将深入剖析这两种技术,探讨它们在大模型微调中的应用与效果。 一、RHLF:基于人类反馈的强化学习 RHLF是一种结合人类反馈与强化学习的方法,用于优化语言模...
在大模型的应用中,微调是一个核心环节,它涉及调整预训练的语言模型,以更有效地执行特定功能,提高其在不同应用程序中的效用。在众多微调技术中,RHLF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)与DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好优化)脱颖而出,成为当前研究的热点。 一、RHLF:深...
在本节中,论文报告了有监督微调(第3.1节)、初始和迭代奖励模型(第3.2.2节)以及RLHF(第3.2.3节)进行的实验和发现。还分享了一种新技术,即Ghost Attention(幽灵注意力GAtt),发现它有助于控制多轮的对话流(第3.3节)。 3.1 监督微调(SFT) 开始。为了引导,用公开可用的指令调整数据开始了SFT阶段(Chung et al....
在当今人工智能领域,大模型的微调技术成为了提升模型性能、确保输出符合用户需求的关键手段。其中,RHLF(基于强化学习的人类反馈循环)与DPO(直接偏好优化)是两种备受瞩目的方法。本文将对这两种技术进行详细剖析,并探讨它们在实际应用中的效果。 一、RHLF技术探析 RHLF,即基于强化学习的人类反馈循环,是一种将人类反馈融...
在众多的微调技术中, RLHF 利用复杂的反馈回路,结合人工评估和奖励模型来指导人工智能的学习过程。而DPO 采用了更直接的方法,直接运用人的偏好来影响模型的调整。 大模型应用性能的提升不仅在于其预训练,而微调的作用也非常显著。对于多数从事大模型应用领域的团队而言,微调是一个核心的工作之一,为专门任务完善大模型...
大模型微调:RHLF与DPO浅析,大模型应用性能的提升不仅在于其预训练,而微调的作用也非常显著。对于多数从事大模型应用领域的团队而言,微调
大模型应用性能的提升不仅在于其预训练,而微调的作用也非常显著。对于多数从事大模型应用领域的团队而言,微调是一个核心的工作之一,为专门任务完善大模型并确保其产出符合我们的预期。 1. 关于微调 微调涉及调整预训练的LLM ,以更有效地执行特定的功能,提高其在不同应用程序中的效用。尽管LLM通过预训练获得了广泛的知...
大模型应用性能的提升不仅在于其预训练,而微调的作用也非常显著。对于多数从事大模型应用领域的团队而言,微调是一个核心的工作之一,为专门任务完善大模型并确保其产出符合我们的预期。 1. 关于微调 微调涉及调整预训练的LLM ,以更有效地执行特定的功能,提高其在不同应用程序中的效用。尽管LLM通过预训练获得了广泛的知...
在人工智能领域,大型语言模型的微调是提升模型性能的关键步骤之一。它涉及对预训练模型进行进一步调整,以更有效地执行特定任务。在众多微调技术中,RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习)与DPO(Direct Preference Optimization,即直接偏好优化)是两种备受关注的方法。本文将对这两种技术...