当lambda=1(方差最大,没有误差)时算法的表现最好,这说明方差在RLHF中不是最主要的影响因素。 另外,PPO中的clip在RLHF中也变得并不重要。本文同样做了clip的消融实验,结果表明实验中触发clip的比例很小,clip对实验结果几乎没有影响。 另外,RLOO算法没有和PPO一样使用token-level的reward,而是将整个过程建模为band...
实验表明,BOND算法改进的Gemma model要优于其他RLHF算法。 背景 RLHF算法以强化学习的方式优化当前策略,使reward最大化: 与之相对的,Best-of-N算法是一种推理时使用的策略,需要从reference model中多次采样,并根据RM选择奖励最高的回复。与RLHF策略相比,Best-of-N不会微调LLM的权重,而是修改推理过程,因此成本较...
与噪声标签文献的联系:论文的工作受到噪声标签问题研究的启发,提出了在RLHF中处理不完美奖励模型的方法。未来可以更深入地探索噪声标签问题中的技术和理论,以改进RLHF中奖励模型的鲁棒性。 对比奖励在其他RLHF方法中的应用:虽然对比奖励是在RLHF中提出的,但这种方法也可以适用于其他使用奖励模型的RLHF方法。未来的研究...
实验验证:论文通过在多个数据集上的实验,展示了PERL方法与常规RLHF方法在性能上的相似性,同时在内存使用和训练速度上取得了显著改进。 数据集发布:为了促进RLHF领域的研究,论文还发布了两个新的点赞/点踩偏好数据集:‘Taskmaster Coffee’和‘Taskmaster Ticketing’。 通过这些方法,PERL能够在保持RLHF高性能的同时,...
RLHF就像是大模型的「万金油」，能够指导智能体学习并提升性能。但即便如此，诸如泄露隐私数据、模型偏见、幻觉等问题，依然无解。最近，来自MIT哈佛等多个机构共32位研究人员，联合调研了超过250篇论文，全面分析了RLHF在大语言模型中的挑战。论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15217 论文中，团队主要研究了RL...
RLHF的流程还有很多值得改进的地方,其中,改进 RL 优化器显得尤为重要。PPO 是一种基于信赖域优化的相对较旧的RL算法,但没有其他更好的算法来优化 RLHF 了。 3 『延伸阅读』 RLHF论文列表: Deep Reinforcement Learning from Human Preference...
2、MM-RLHF 人类偏好数据 数据来源:图像数据来源包括 LLaVA-OV、VLfeedback、LLaVA-RLHF、lrv-instruction 和 Unimm-Chat 等,总共 10M,视频数据来源主要是 SharedGPT-4-video,安全性相关的数据来源主要包括 VLGuard 和自构造内容。 数...
SupportSFT,RLHFandSafe RLHFtraining for popular pre-trained models:LLaMA,OPT,Baichuan, etc. Provide a large human-labeled dataset(up to 1M pairs)including both helpful and harmless preferences to support reproducible RLHF research. Support training for Reward Model & Cost Model, and provide pre-...
现在,是时候探索强化学习人工干预(RLHF)如何将人的直觉和评价融入模型训练之中,创造出真正符合人类道德感和效用理念的AI行为了。 准备好见证AI如何通过RLHF走上更加人性化的进化之路了吗? 让我们一起深入挖掘。 一、RLHF的定义与效果 强化学习与人工干预(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)是一个...
ICML顶会2023最新!hugging face科学家176页ppt详解RLHF(ChatGPT背后的核心技术)的技术原理和过程,附ppt和讲解视频#人工智能 #论文 #chatgpt #RLHF #强化学习 - 人工智能论文搬砖学姐于20230726发布在抖音,已经收获了21.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!