论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.00267 近期的根据人工智能反馈的强化学习(RLAIF)研究表明,在 RLHF 中用于训练奖励模型的评分并不一定非要由人类提供,也可以使用 LLM(这里是 PaLM 2)生成。在人类评估者看来,用传统 RLHF 方法和 RLAIF 方法训练的模型得到的结果都差不多。 另一个有趣的发现是:RLHF 和...
rlhf代码解读地址 importtorchfrompalm_rlhf_pytorchimportPaLM,RewardModel,RLHFTrainer# load your pretrained palmpalm=PaLM(num_tokens=20000,dim=512,depth=12).cuda()palm.load('/home/xiaoguzai/数据/pretrain-data/palm/palm.pt')# load your pretrained reward modelreward_model=RewardModel(palm,num_bin...
PaLM-rlhf-pytorch是由Phil Wang开发的一个开源项目,它在PaLM架构之上实现了RLHF(人类反馈的强化学习)。该项目旨在提供一个与ChatGPT相似的开源模型,以推动自然语言处理领域的研究和发展。通过结合PaLM预训练语言模型的大规模无监督学习和RLHF的人类反馈强化学习,PaLM-rlhf-pytorch在对话生成、文本理解等方面展现出了...
RLHF不需要人类了 当前，RLHF已经成为微调大模型的核心方法，包括ChatGPT、Bard等模型都采用这一范式。具体来说，RLHF分为三步：预训练一个监督微调LLM；收集数据训练一个奖励模型；用RL微调模型。有了RLHF，大模型可以针对复杂的序列级目标进行优化，而传统的SFT很难区分这些目标。然而，一个非常现实的问题是，RL...
近期的根据人工智能反馈的强化学习(RLAIF)研究表明,在 RLHF 中用于训练奖励模型的评分并不一定非要由人类提供,也可以使用 LLM(这里是 PaLM 2)生成。在人类评估者看来,用传统 RLHF 方法和 RLAIF 方法训练的模型得到的结果都差不多。 另一个有趣的发现是:RLHF 和 RLAIF 模型都显著优于单纯使用监督式指令微调...
PaLM-rlhf-pytorch是基于PaLM架构的RLHF(人类反馈强化学习)实现。PaLM是一种预训练语言模型,通过大规模的无监督学习来学习语言的表示。而RLHF则是一种增强学习技术,通过与环境的交互来学习最优的行为策略。两者结合,使得PaLM-rlhf-pytorch能够解决自然语言处理中的多种问题,如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
近期的根据人工智能反馈的强化学习(RLAIF)研究表明,在 RLHF 中用于训练奖励模型的评分并不一定非要由人类提供,也可以使用 LLM(这里是 PaLM 2)生成。在人类评估者看来,用传统 RLHF 方法和 RLAIF 方法训练的模型得到的结果都差不多。 另一个有趣的发现是:RLHF 和 RLAIF 模型都显著优于单纯使用监督式指令微调...
近期的根据人工智能反馈的强化学习(RLAIF)研究表明,在 RLHF 中用于训练奖励模型的评分并不一定非要由人类提供,也可以使用 LLM(这里是 PaLM 2)生成。在人类评估者看来,用传统 RLHF 方法和 RLAIF 方法训练的模型得到的结果都差不多。 另一个有趣的发现是:RLHF 和 RLAIF 模型都显著优于单纯使用监督式指令微调...
近期的根据人工智能反馈的强化学习(RLAIF)研究表明,在 RLHF 中用于训练奖励模型的评分并不一定非要由人类提供,也可以使用 LLM(这里是 PaLM 2)生成。在人类评估者看来,用传统 RLHF 方法和 RLAIF 方法训练的模型得到的结果都差不多。 另一个有趣的发现是:RLHF 和 RLAIF 模型都显著优于单纯使用监督式指令微调...
基于人工智能反馈的强化学习(RLAIF)的研究表明,RLHF中奖励模型训练的评级不一定必须由人类提供,也可以由LLM生成(如PaLM 2)。 论文标题:RLAIF:Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback 论文链接:https://arxiv.org/abs/2309.00267 ...