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...
简介:本文介绍了使用RLHF和SFT技术训练和微调大型语言模型的方法,探讨了模型微调的挑战与解决方案,并通过案例分析与未来趋势展望,为读者揭示了个性化大模型训练的前景。 随着人工智能技术的迅猛发展,大型语言模型已经成为当今研究的热点之一。其中,GPT4作为一个里程碑式的大模型,其性能和应用广泛性已经得到了广泛认可。然...
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
Qwen2.5-Max:MoE模型的新突破 | 当DeepSeek V3掀起MoE架构热潮时,阿里云Qwen团队已悄然推出Qwen2.5-Max。这款基于海量数据预训练的大模型,通过SFT和RLHF技术调校,在Arena Hard、LiveCodeBench等核心基准测试中实现对DeepSeek V3的全面超越。技术亮点在于双重扩展策略:既持续扩大预训练规模,又首创RL强化学习规模化应用。
因此,我提出了一个新的法则MDTE:模型(Model)、数据(Data)、训练(Training)、评测(Evaluation)。具体如下(用大模型在某个垂直领域的SFT和RLHF举例):1. 模型M:模型结构是怎么样的,参数量有多少,和类似的模型相比做了什么改进。具体到LLaMa、Baichuan这样的大模型,就有很多细节可以挖:transformer基础版本的self-...
这款新模型与成熟的Deepseek-V3不相上下,表明在人工智能领域取得了重大进展。对开发人员和人工智能爱好者来说,这尤为有趣,因为它可以通过Qwen Chat和API获得,使其可以在各种应用中进行集成和使用。这一发布可能会改变游戏规则,对那些希望利用最新人工智能技术的人来说。
大模型和应用训练:SFT - RM - PPO - RLHF…N次循环上升(N重要)应用:比如,建筑从投资可研立项,到策规设计建设运营… - 百步穿杨杨杨于20230614发布在抖音,已经收获了1248个喜欢,来抖音,记录美好生活!
中国AI发大力,千问发布2.5MAX就在刚刚,阿里巴巴开发的Qwen2.5-Max模型(基于MoE架构),通过大规模预训练和优化方法(SFT+RLHF),在多项评测中表现优于DeepSeek V3,展现了其在复杂任务上的竞争力。你看看这视频生成。一定看到最后。#通义千问#Deepseek#人工智能#视频生成#国产之光 ...
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...
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...