训练:先train一个Reward Model,再用他PPO训练LLM。 实验: 指标:acc:答对的/总的;prec:答对的/(答对的+答错的);truth:1-答错的/总的=(答对的+拒绝回答的)/总的rely:α ∗ truth + (1 − α) ∗ acc (可以取α=1-拒绝回答的/总的(回答率)) baselines: 没有/默认的system prompt In-context ...
Evaluating and Debugging Generative AI - Finetuning a language model 11 -- 0:17 App Evaluating and Debugging Generative AI - Conclusion 20 -- 14:20 App Building Generative AI Applications with Gradio - NLP tasks interface 22 -- 12:55 App Building Generative AI Applications with Gradio - Cha...
只要给定一些示例作为输入,LLM就可以完成一系列的NLP任务。然而,这些模型经常给出一些意外的行为,如捏造事实、生成带偏见或有害的文本、不遵循用户给出的指令,这是因为多数LLM的优化目标都是预测序列中的下一个token,该目标与“有益且安全地遵循用户的指令”是不同的。因此,我们说,LM的目标是misaligned。在真实应用...
摘要是常見的 NLP 工作,其中語言模型會將冗長的文字壓縮成較短的版本,同時保留重要資訊和主要概念。 摘要有兩種類型: 擷取摘要涉及直接從來源文字選取重要的句子或片語。 抽象摘要會產生擷取原始文字本質的新句子。 LLM 以其對內容和語言的進階了解,擅長抽象摘要,產生一致且內容正確的摘要。 您可以在各種應用程式...
PretrainingFine-tune based 模型Encoder-OnlyDecoder-OnlyEncoder-Decoder为什么最新的LLMs主要都用Decoder-only架构,而不是Encoder-Decoder架构? FinetuningInstruction-TuningIn-Context LearningRLFH NLP 基础 建议看 [CS224N 2023]打基础 Language Model:语言模型的马尔可夫假设(每个词出现的概率仅依赖前面出现的词),是...
The size of an LLM and its training data is a double-edged sword: it brings modeling quality, but entails infrastructure challenges. The model itself is often too big to fit in memory of a single GPU device or on the multiple devices of a multi-GPU instance. These factors require ...
reward model(RM)是post-training中的一个重要部分。 和Llama-2相比,这次RM的一个变化是移除了训练时加入的margin term(用于把chosen和rejected response区分得更开),因为随着模型规模的增大,加入margin term收益越来越小了。 另一方面,同Llama-2一样,preference data中只有区分度比较大的数据对用于训练RM。
文章链接:What Language Model Architecture and Pretraining Objective Work Best for Zero-Shot Generalization? 代码:bigscience-workshop/architecture-objective 发表:2022 领域:LLM 最优架构探索 一句话总结:作者对三种主流 LLM 模型架构(Causal Decoder, CD/Non-Causal Decoder, ND/Encoder-Decoder, ED)、两种主流...
Training an LLM with RLHF requires numerous steps and interactions. To help simplify the process, we broke this down into four major steps. 1. Pretraining the language model The pretraining phase for a new LLM typically involves feeding the model with a substantial amount of human-written text...
O1模型融合了强化学习(Reinforcement Learning, RL)与思维链技术,通过将复杂问题拆解并分配给多个推理链进行独立思考,最终汇总得出解决方案。这种结合强化学习搜索与学习机制的方法,依托于大型语言模型(Large Language Model, LLM)原有的推理能力,通过迭代式的自引导(Bootstrap)模型生成合理的推理路径。