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...
和θ和θold自然是参与计算KL散度。 最后的损失,就是对所有token取平均了。 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...
个人认为无损压缩解释的好处在于它对于Pretrain阶段的描述非常精确,且比较容易量化的计算无损压缩的效果。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: ...
1.大模型时代下的文本生成 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...
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...
像Yi模型,除了分6b,36b,还有4bit,8bit之外,还有base和chat之分。Base就是原始模型,预训练之后没有做任何调整,而chat是做了对齐后的版本,比如更加符合人类的价值观之类的。Chat模型一般而言就是在base上做了微调,比如sft和rlhf。sft是有监督微调,rlhf人工反馈强化学习。#人工智能 AI #AI技术 LLM #LLM(大型...
最强开源模型的微调版本来了 | Nous-Hermes 2是Nous Research公司新推出的一款旗舰级LLM,它在RLHF的基础上进行了训练,并且在一系列流行基准测试中击败了Mixtral Instruct。这款模型有两种版本可供选择:SFT-only和SFT+DPO,并且还提供了一个qlora适配器。
billyuchenlin(@Thom_Wolf):介绍WildVision的数据集,用于研究视觉-语言模型(VLMs),适用于SFT、RLHF和Eval。这些数据集是从人类用户那里获取的,是首批大规模的VLM对齐数据集。 托马斯·沃尔夫(Thomas Wolf)在推特上的帖子分享了来自@billyuchenlin的转发,宣布WildVision推出了一系列专为视觉语言模型(VLMs)研究而...
大模型知识增强高级算法专家职位分享 今日分享职位:高级算法专家(大模型知识增强)岗位职责:1.参与⼤语⾔模型研发⼯作,包括但不限于SFT、RLHF、Pretrain、Prompt Engineering等。2.专注于⼤模型的RAG体系建设和优化,缓解⼤模型幻觉现象,提升在特定应⽤场景下的表现。3. 设计和实现不同业务场景下的LLM Agent...
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...