🤖 RLHF——基于人类反馈的强化学习: RLHF则像是AI的导师,通过我们的反馈来指导AI成长。从技术角度来说,RLHF需要不断收集用户反馈,比如好与坏、评分等;然后根据这些反馈训练一个奖励模型,该模型用来评价模型输出的质量。就像在工作中得到表扬一样,AI会根据我们的反馈不断优化自己,让我们的聊天机器人更加智能,内...
--- 通过SFT+人工标注,模型能够快速适应特定领域或任务,但需严格把控标注质量与多样性。当前趋势是结合SFT与RLHF/DPO(如Llama 3.1),在可控成本下最大化性能提升。
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...
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。
SFT VS RLHF SFT(Supervised Fine-Tuning)是一种有监督的学习方式,给定输入和输出,模型来学习从输入到输出的这种映射关系。 在SFT中,做的是next token prediction,目标是最大化下一个token的准确率。 在RLHF中,会先训练一个reward model,让reward model去学习什么要的回复是更符合人类偏好,再让这个reward model...
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。
简介:本文将介绍大模型训练的三个阶段:预训练(Pretraining)、微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)。通过了解这些阶段,我们可以更好地理解大模型在各个阶段的表现和优化方法,从而更好地应用它们来解决实际问题。 文心大模型4.5及X1 正式发布 百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5 API调用,文心大模型X1即将上线 立即体验...
RLHF: 优点:能够充分利用人类反馈来优化模型,使模型更加符合人类期望;适用于需要与人类进行交互的系统。 缺点:应用成本较高,需要收集大量人类反馈并训练奖励模型;人类反馈的质量直接影响模型的训练效果,如果反馈数据存在噪声或偏差,可能会导致模型性能下降。 四、实际应用中的选择策略 在实际应用中,我们需要根据具体场景...
RLHF是一种深度强化学习算法,全称为"Reinforcement Learning with Hierarchical Feedback"。它是一种基于分层结构的强化学习算法,旨在解决传统强化学习中面临的稀疏奖励信号、高维状态空间和复杂任务等问题。 RLHF算法采用了分层的策略结构,即将任务分解成多个子任务,每个子任务都有自己的奖励信号和策略。同时,RLHF算法还...
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...