你看,你默默地就帮大模型标好数据了,这就是RLHF的好处,大模型会越用越强。 基于这次的RLHF,Open AI收集完了一波数据后,又开始炼丹了,于是打造出了经典的ChatGPT-3.5 Tubro版本。至于GPT-4版本,后面又加了MoE,混合专家模型方法,这些我们下次再聊哈。好了,关于以上大家还有什么疑问,欢迎后台留言一起探讨学习。
数据量:模型越大/数据量越大,Reward效果越好,一般没有SFT数据多。💡 小结:SFT和RLHF都是通过human feedback对齐的方法。实际训练时,RLHF难度更大。最终效果取决于reward model训练的有多好。GPT4也探索了生成式reward model和判别式reward model的差异,也有一些工作在做多目标的reward model,这部分值得深入探索。
标量奖励的输出是RLHF最为关键的一步,对RLHF过程中的强化学习RL算法至关重要。训练RM的数据集包含同一提示的不同输出,query表示提示信息或者说指令信息,chosen为标注后排序分数较高的答案,即针对提示选择的答案;rejected为标注后排序分数较低的答案,即针对提示拒绝的答案。训练的目的就是让生成的用人类偏好校准的奖励...
在自然语言处理和人工智能领域,监督微调(SFT)、基于人类反馈的强化学习(RLHF)以及内隐追随量表(IFT)等技术,对于提升模型的性能和对齐人类价值观具有重要意义。本文将深入解析这些技术,并探讨它们在实践中的应用。 一、监督微调(SFT) 监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)是一种在预训练模型基础上,通过提供标注好的...
其中,监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)作为两种核心方法论,正逐步塑造着大模型的未来。本文将深入剖析这两种技术,揭示它们的本质与奥秘。 一、监督微调(SFT):精准定位,优化性能 监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)是一种通过监督学习进行模型微调的方法。其核心理念在于,利用特定任务的数据,对已经在...
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欢得到夸奖或赞美,这样我们就会想办法把事情做的更好。
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欢得到夸奖或赞美,这样我们就会想办法把事情做的更好。
并不是 sft 不能和 reward_model 进行配合,而是 sft 本身的局限性实在太大了。 当下,OpenAI 告诉我们 rlhf 是一种弥补 sft 局限性的方法,而 Google 会不会在未来会提出更好的方案也说不定。
在RLHF过程中,首先需要使用现有的预训练模型作为基础,进行初步的训练。这可以是通过传统的监督学习方式,或者通过无监督学习方法获得的模型。 设计人类反馈机制 接下来需要设计一个反馈机制,通过该机制收集来自人类的评价。这些反馈可以是对模型输出的评分,或者是提供关于模型输出改进的建议。例如,在对话生成任务中,用户可...
总而言之,RLHF 解决 reward 获取困难这一挑战的思路是,通过对 pairwise data 进行标注,借助 Bradley Terry Model,把 pairwise 的标注(也就是 preference)转化成绝对的分数,那么这个绝对的分数就可以是人类意图的一个有效替代。 RLHF 很 Work,但是太贵了,如果不考虑这种数据模式,我们还有什么解决思路吗?