华盛顿大学的 Hanna Hajishirai 教授做了主题为“Open Training Recipes for Reasoning in Language Models”的演讲,探讨了语言模型推理的开放训练方法。 为了从预训练模型发展到最终模型,我们经历了三个阶段:指令微调、偏好微调以及具有可验证奖励的强化学习。这是我们 2023 年论文中引入的新内容。这基本上也是 DeepSeek...
华盛顿大学的 Hanna Hajishirai 教授做了主题为“Open Training Recipes for Reasoning in Language Models”的演讲,探讨了语言模型推理的开放训练方法。 为了从预训练模型发展到最终模型,我们经历了三个阶段:指令微调、偏好微调以及具有可验证奖励的强化学...
大模型训练业界普遍遵循的三部曲:预训练(Pre-training)、微调(Fine-tuning)和对齐(Alignment)。过去两年,行业主要聚焦在Pretraining和SFT上,而基于人类反馈的强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)的框架虽然被广泛讨论也有很多开源框架,但在实际落地应用场景并不算多。今年9月领军模型ChatGPT又推...
【2025-Scientific reports-Vellore Institute of Technology】A novel voice in head actor critic reinforcement learning with human feedback framework for enhanced robot navigation 主要内容:提出了一种新的 Voice in Head(ViH)框架,它集成了大型语言模型(llm)和语义理解的能力,以增强机器人在复杂环境中的导航和...
“偏见”的训练样本造成偶发性错误,那问题还是比较好理解,但如果是一种更加泛化性的“偏见”,比如前一阵子Gemini生成人像的翻车事件,那这里面可能就有一些玩味了,我想可能要从更宏观的面向pre-training或RLAIF的整体任务样本数据分布上看待整个事情了,请...
这是一篇围绕 DeepSeek 的过去、当下与未来所展开的对人工智能的精彩讨论。AI 科技评论截取会议部分精彩内进行编译,以下为核心内容的演讲实录: 1、DeepSeek 的语言模型推理开放训练方法 华盛顿大学的 Hanna Hajishirai 教授做了主题为“Open Training Recipes for Reasoning in Language Models”的演讲,探讨了语言模型推...
Anthropic 也研究过同一主题，论文为《Training a helpful and harmless assistant with reinforcement learning from human feedback》。OpenAI 发现 RLHF 有助于对齐，但也可能导致模型在某些 NLP 基准上的性能下降，这个现象被称为「对齐税（alignment tax）」。其开发的 InstructGPT 模型有 1.3B 参数。相反，...
2022年3月,OpenAI发布InstructGPT论文《Training language models to follow instructions with human feedback》,标志着RLHF进入大规模工业化应用阶段。其技术架构分为三阶段演进: 阶段架构: 关键创新: 数据飞轮设计:构建包含13万指令样本的InstructGPT数据集,涵盖开放式生成、分类、编辑等多元任务 ...
这是一篇围绕 DeepSeek 的过去、当下与未来所展开的对人工智能的精彩讨论。AI 科技评论截取会议部分精彩内进行编译,以下为核心内容的演讲实录: 一、DeepSeek 的语言模型推理开放训练方法 华盛顿大学的 Hanna Hajishirai 教授做了主题为"Open Training Recipes for Reasoning in Language Models"的演讲,探讨了语言模型推理...
(ChatGPT在在aligning过程中虽然采用了一种RL的思想方法,即RLHF,但对于整个GPT架构来说亦非核心框架且没有起到主导作用,如对大量知识的压缩或学习主要还是位于pre-training阶段,RLHF仅仅在align的环境闭环中实现了R) Think:这里可以思考一下:①LLM是否有必要次采用RL思想和方法吗?即便是采用了RL,会与之前的序列...