SFT适用于有明确任务目标和大量标注数据的任务。 RLHF——基于人类反馈的强化学习 RLHF应该算是两种东西的结合,RL(强化学习)和HF(人类反馈);强化学习是机器学习中的一种方法,强化学习有多种方式,而基于人类反馈的方式就叫做RLHF。 其实RLHF属于模仿人类行为学的一种方式,比如我们不论在工作或生活中做一件事总喜...
通过SFT+人工标注,模型能够快速适应特定领域或任务,但需严格把控标注质量与多样性。当前趋势是结合SFT与RLHF/DPO(如Llama 3.1),在可控成本下最大化性能提升。
DeepSeek 在使用监督微调(SFT)和强化学习(RL,通常结合 RLHF,即基于人类反馈的强化学习)时,一般遵循分阶段的训练流程,以优化模型在特定任务或领域中的表现。以下是其典型应用方式及技术细节: 1. 监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT) 目的:在预训练模型的基础上,通过高质量标注数据微调模型,使其适应特定任务或领...
不足是无损压缩难以解释SFT和RLHF,也比较难解释模型推理过程。而有损压缩视角对这些问题都可以给出科学的解释 事实上,Hutter prize本身就有关于lossless和lossy compression的争论: Re: Mahoney/Sampo: [agi] Marcus Hutter's lossless compression of human knowledge prizewww.mail-archive.com/agi@v2.listbox...
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...
2.文本生成目前的挑战和未来发展 大模型必然是未来很长一段时间我们工作生活的一部分,而对于这样一个与我们生活高度同频互动的“大家伙”,除了性能、效率、成本等问题外,大规模语言模型的安全问题几乎是大模型所面对的所有挑战之中的重中之重,机器幻觉是大模型目前还没有极佳解决方案的主要问题,大模型输出的有偏差...
中国AI发大力,千问发布2.5MAX就在刚刚,阿里巴巴开发的Qwen2.5-Max模型(基于MoE架构),通过大规模预训练和优化方法(SFT+RLHF),在多项评测中表现优于DeepSeek V3,展现了其在复杂任务上的竞争力。你看看这视频生成。一定看到最后。#通义千问#Deepseek#人工智能#视频生成#国产之光 ...
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
karpathy(@simonw):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。计算机玩围棋...
在庆祝中国新年之际,Binyuan Hui宣布推出了Qwen2.5-Max,这是一款先进的专家混合(MoE)模型。这款新模型与成熟的Deepseek-V3不相上下,表明在人工智能领域取得了重大进展。对开发人员和人工智能爱好者来说,这尤为有趣,因为它可以通过Qwen Chat和API获得,使其可...