以及对 reference model 使用指数移动平均进行更新(exponential moving average for the reference model)。 [Paper]: SFT与RLHF对比 ICLR2024. UNDERSTANDING THE EFFECTS OF RLHF ON LLM GENERALISATION AND DIVERSITY git:https://github.com/facebookresearch/rlfh-gen-div 在模型的泛化性上,经过RLHF训练之后的效...
导读 这是一篇发表于UbiComp 2024(CCFA)的论文,探讨了如何将基于人类反馈的强化学习(RLHF)和大语言模型(LLM)结合,用于优化自动驾驶系统的安全性。 ©️【深蓝AI】编译 本文由paper一作——Yuan Sun授权【深蓝AI】编译发布! 论文标题:Optimizing Autonomous Driving for Safety: A Human-Centric Approach with LLM...
这是一篇发表于UbiComp 2024(CCFA)的论文,探讨了如何将基于人类反馈的强化学习(RLHF)和大语言模型(LLM)结合,用于优化自动驾驶系统的安全性。 ©️【深蓝AI】编译 本文由paper一作——Yuan Sun授权【深蓝AI】编译发布! 论文标题:Optimizing Au...
继第一份大模型对齐技术报告(Secrets of RLHF in Large Language Models Part I)获 NeurIPS 2023 workshop best paper 后,第二份报告强势归来,复旦语言和视觉团队联合推出的第二份报告将进入这一领域更深层的探索和优化之旅。在首份报告中,复旦团队揭示了 RLHF 在大语言模型中的基本框架,并深入分析了 PPO 算法...
Casper的主要研究方向是对齐算法，此前曾发表过关于扩散模型评估的论文并获得ICML的Spotlight Paper奖。Davies的主要研究方向是AI安全，今年有两篇论文被ICML Workshop收录。其他作者当中，还可以看到不少华人的名字。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.15217.pdf参考链接：https://twitter.com/StephenLCasper/...
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继第一份大模型对齐技术报告(Secrets of RLHF in Large Language Models Part I)获 NeurIPS 2023 workshop best paper 后,第二份报告强势归来,复旦语言和视觉团队联合推出的第二份报告将进入这一领域更深层的探索和优化之旅。在首份报告中,复旦团队揭示了 RLHF 在大语言模型中的基本框架,并深入分析了 PPO 算法...
继第一份大模型对齐技术报告(Secrets of RLHF in Large Language Models Part I)获 NeurIPS 2023 workshop best paper 后,第二份报告强势归来,复旦语言和视觉团队联合推出的第二份报告将进入这一领域更深层的探索和优化之旅。在首份报告中,复旦团队揭示了 RLHF 在大语言模型中的基本框架,并深入分析了 PPO 算法...
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paper: Sparrow, Improving alignment of dialogue agents via DeepMind的Sparrow使用了基于Google搜索的事实性信息的引入,这部分我们放到Agent调用的章节一起说,这里只关注偏好对齐的部分。 样本构建 不考虑搜索调用的部分,DeepMind的偏好对齐部分只关注2H,有用性和无害性。样本标注的基础模型是Chinchilla-70B,和OpenAI的...