在本研究中,针对现有基于强化学习的方法(如CodeRL,PPOCoder,RLTF等)所存在的问题(如反馈信号稀疏、算法实现复杂、训练过程不稳定等),我们提出了一种新的代码大模型强化框架RRTF,其全称为 Rank Responses to align Test&Teacher Feedback,意为通过对模型不同的响应进行排序来使模型输出概率同时与测试结果和人类偏好...
使用排名反馈提高大型语言模型的代码能力 模型简介:论文提出了一种新的RRTF(Rank Responses to align Test&Teacher Feedback)框架,可以有效且高效地提高预训练的大型语言模型的代码生成能力。在该框架下,作者提出了PanGu-Coder2,它在OpenAI HumanEval基准测试上达到了62.20%的pass@1。此外,通过对CoderEval和LeetCode基...
研究者将 RRTF 应用于开源的 StarCoder 15B 上,并推出了一个在所有已发布代码大模型中实现最佳性能的 PanGu-Coder2。该模型在 OpenAI HumanEval 基准上实现了 62.20% 的 pass@1 指标,相较 PanGu-Coder 3 亿参数版本的 17.07% 有了显著提升。 不仅如此,在 CoderEval 和 LeetCode 基准上的广泛评估结果表明,P...
期望:通过健康生活计划,减少体重5公斤,提高身体的健康水平和生活幸福感。 五、RTF模型 RTF模型是一种用于指导GPT回答问题或提供信息的方法,它由角色(Role)、任务(Task)和格式(Format)三个关键要素组成。 1. 角色(Role):角色部分定义了GPT在回答问题或提供信息时所扮演的角色。它可以是专家、学生、顾问或任何你期望...
研究者将 RRTF 应用于开源的 StarCoder 15B 上,并推出了一个在所有已发布代码大模型中实现最佳性能的 PanGu-Coder2。该模型在 OpenAI HumanEval 基准上实现了 62.20% 的 pass@1 指标,相较 PanGu-Coder 3 亿参数版本的 17.07% 有了显著提升。 不仅如此,在 CoderEval 和 LeetCode 基准上的广泛评估结果表明,...
RRTF的核心思想是同时根据测试信号和人类偏好对模型进行对齐,分为三个阶段:(1)采样。通过Evol-Instruct(一种可以迭代生成变成问题的方法)生成prompt并从模型中得到输出;(2)排序。根据测试信号(代码是否通过测试)和人类偏好排序;(3)训练,没有RL,就直接监督训练。其他的就没太多亮眼的地方了,而且humaneval的pass@1...
图1:RRTF 框架概览 RRTF 包括以下三个步骤:采样、排序和训练。 采样阶段:通过 Evol-Instruct 生成的 prompt 对响应性进行采样。 排序阶段:根据单元测试和启发式偏好对不同来源的响应进行排序。 训练阶段:使用 prompt 三元组和被选用 / 被拒绝响应的相应分数来训练代码大模型。
与之前的工作如CodeRL和RLTF不同,RRTF采用了与InstructGPT/ChatGPT相似的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)的思想,但采用了一种更简单且高效的训练方法,使用排名响应作为反馈而不是奖励模型的绝对值。通过广泛的评估,PanGu-Coder2在多个基准测试上都取得了最佳性能,尽管与如GPT系列的通用模型仍...
与之前的工作如CodeRL和RLTF不同,RRTF采用了与InstructGPT/ChatGPT相似的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)的思想,但采用了一种更简单且高效的训练方法,使用排名响应作为反馈而不是奖励模型的绝对值。 通过广泛的评估,PanGu-Coder2在多个基准测试上都取得了最佳性能,尽管与如GPT系列的通用模型仍有...
与之前的工作如CodeRL和RLTF不同,RRTF采用了与InstructGPT/ChatGPT相似的RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)的思想,但采用了一种更简单且高效的训练方法,使用排名响应作为反馈而不是奖励模型的绝对值。 通过广泛的评估,PanGu-Coder2在多个基准测试上都取得了最佳性能,尽管与如GPT系列的通用模型仍有...