主要由提交给OpenAI API的文本提示组成,特别是那些使用Playground接口上的早期版本InstructGPT模型(通过对我们演示数据的子集进行监督学习训练)的提示。 使用Playground的客户被告知,当使用InstructGPT模型时,他们的数据可能会用于进一步训练模型,这是通过重复通知告知的。在本文中,我们没有使用在生产环境中使用API的客户的数...
来自专栏 · 考古OpenAI,Anthropic论文 120 人赞同了该文章 如果说RLHF领域最不能不读的一篇论文,应该就是Anthropic这篇论文。技术含量,理解和实际应用价值都是最top的。很期待John Schulman能带领Anthropic进入新的高度。 我建议直接读原文,一句话读5遍。但郑锐博士跟我说,其实每个季度最好再拿回来再回味一遍。 整...
算法性能比较: 使用三个广泛使用的RLHF数据集(Anthropic/HH-RLHF Dataset、OpenAI/Summary Dataset、PKU/Safety Alignment Dataset)进行实验。 将提出的算法与几个流行的基线进行比较,包括仅进行监督式微调(SFT)、近端策略优化(PPO)和直接偏好优化(DPO)。 使用两个第三方奖励模型(UltraRM13B和PairRM)和人类评估来衡...
RLHF 方法虽然强大,但它并没有解决开发人性化人工智能的基本挑战。 自ChatGPT问世,OpenAI 使用的训练方法人类反馈强化学习(RLHF)就备受关注,已经成为微调大型语言模型(LLM)的核心方法。RLHF 方法在训练中使用人类反馈,以最小化无益、失真或偏见的输出,使 AI 模型与人类价值观对齐。 然而,RLHF 方法也存在一些缺陷...
其中,InstructGPT作为OpenAI的一项重要成果,通过引入人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)理论,实现了模型与人类意图的高度对齐。本文将结合李沐大神的讲解,深入解析InstructGPT论文的核心内容,探讨RLHF理论如何助力InstructGPT在多个任务中表现出色。 一、InstructGPT的背景与意义 在GPT-3的...
首先,我们需要选一个经典的预训练语言模型作为初始模型。例如,OpenAI 在其第一个RLHF 模型 InstructGPT 中用的小规模参数版本的 GPT-3;DeepMind 则使用了2800 亿参数的 Gopher 模型。这些语言模型往往见过大量的 [Prompt,Text] 对,输入一个p...
实验结果可以看到,该RLHF模型仍然落后于OpenAI的ChatGPT,但与SFT模型相比,RLHF模型有了明显的改进。 图片 具体来说,在英文文本上训练的RLHF模型成功地将失败率从45%降至24%;在中文文本上训练的RLHF模型也将失败率从37%降至29%,表明RLHF方法增强了模型生成更有效回答的能力,缩小了与ChatGPT之间的差距。
然而,OpenAI的数据收集pipeline描述了,为了与研究人员判断的一致,而选择人类评估者。这表明在偏好数据收集过程中存在明显的选择效应。 包括Anthropic此前的报告,称82%的白人评估者群体中,雇佣了68%的白人。 - 可改进问题2:一些评估者本身就持有有害的偏见和观点。而RL训练的语言模型会迎合评估者的偏见,从而加剧这一...
实验结果可以看到,该RLHF模型仍然落后于OpenAI的ChatGPT,但与SFT模型相比,RLHF模型有了明显的改进。 具体来说,在英文文本上训练的RLHF模型成功地将失败率从45%降至24%;在中文文本上训练的RLHF模型也将失败率从37%降至29%,表明RLHF方法增强了模型生成更有效回答的能力,缩小了与ChatGPT之间的差距。
首先,我们需要选一个经典的预训练语言模型作为初始模型。例如,OpenAI 在其第一个RLHF 模型 InstructGPT 中用的小规模参数版本的 GPT-3;DeepMind 则使用了2800 亿参数的 Gopher 模型。这些语言模型往往见过大量的 [Prompt,Text] 对,输入一个prompt(提示),模型往往能输出还不错的一段文本。