在实际操作中,我们可以首先尝试使用SFT对模型进行微调,以提高其在特定任务或领域中的性能。然后,我们可以考虑引入RLHF来进一步优化模型。在引入RLHF时,我们需要注意保证人类反馈的质量,并尽可能减少标注和反馈的成本。此外,我们还可以通过集成学习等方法,将SFT和RLHF结合起来,以实现更好的性能提升。 总之,优化LLM性能...
简介:本文将介绍大模型训练的三个阶段:预训练(Pretraining)、微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)。通过了解这些阶段,我们可以更好地理解大模型在各个阶段的表现和优化方法,从而更好地应用它们来解决实际问题。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 大模型训练是人...
SFT中文释义为:一种通过监督学习进行模型微调的方法。 RLHF的释义为:一种利用人类反馈进行强化学习的方法,该方法通过收集人类对模型输出的反馈;然后使用这些反馈来优化模型的行为。 1. 2. 复制 说白了,不论是SFT还是RLHF的目的只有一个,那就是让模型变得更好。 SFT——监督微调 监督微调的原理很简单,就类似于...
我们最近的工作提出RLHF的一种廉价/实用的替代方案:Alignment from Demonstrations (AfD) 而非 Alignment from Preference-based Data。引入Inverse RL trajectory matching的视角,帮助理解了什么时候应该做SFT,什么时候应该更进一步地做 Reward Modeling,以及应该如何使用SFT数据进行Reward Modeling。 arXiv:https://arxiv....
SFT 是有监督微调 (Supervised Fine-Tuning) 的简称,是指在一个预训练模型的基础上,利用标注好的数据集进行进一步的训练,以适应特定任务。 尽管RLHF 已被证明是一种较为有效的语言模型对齐技术,但是它也存在一些局限性。首先,在 RLHF 的训练过程中,需要同时维护和更新多个模型,这些模型包括策略模型、奖励模型、参...
那么和SFT有什么不一样呢? 首先,模型更新的值完全由模型生成的句子决定。生成的句子质量差,优势函数就小,模型就朝着抑制此句子生成的方向更新;生成的句子质量高,优势函数就大,模型会向着促进此句子的方向更新。 因此,RLHF能否成功,完全取决于奖励模型能否给出合适的奖励,即能计算出合适的优势函数值。(奖励模型优秀...
清华大学近期提出将 SFT 与 RLHF 合二为一,并引入了统一的对齐算法——直觉微调(IFT),该算法以类人的方式直观地构建策略偏好估计,让模型在看到问题后对完整答案有一个模糊的感知。与 SFT 相比,IFT 更贴近真实的策略偏好,因此性能与 SFT 与 RLHF 的组合相当甚至更好。
预训练是资源消耗最大的阶段。对于InstructGPT模型,预训练阶段占据了整体计算和数据资源的98%(https://openai.com/research/instruction-following)。可以将SFT和RLHF视为解锁预训练模型已经具备、但仅通过提示难以触及的能力。 教会机器从人类偏好中学习并不新奇,十多年前就...
ChatGPT具有比传统语言模型更出色的效果,这很大程度上归因于采用了人类反馈强化学习方法(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)的训练模式。 流程 根据Instruct GPT相关论文,整个 RLHF (基于人类反馈的强化学习) 分为这么三步: SFT (Supervised Fine-Tuning): 是有监督的微调,使用一个通用的预训练的LLM...
karpathy(@jeremyphoward):RT @karpathy # RLHF只是勉强算是RL 人类反馈强化学习(RLHF)是训练LLM的第三(也是最后)主要阶段,经过预训练和监督微调(SFT)。我对RLHF的抱怨是,它只是勉强算是RL,我认为这一点并没有得到广泛认可。RL很强大,但RLHF不是。让我们以AlphaGo为例。AlphaGo是通过实际的RL训练的。计算机...