大模型概念问题之什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)

简介: 大模型概念问题之什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)

问题一:预训练和推理在GPT中分别指什么?


预训练和推理在GPT中分别指什么?


参考回答:

在GPT中,预训练是指先通过一部分数据进行初步训练,再在训练好的基础模型上进行微调;推理是指将预训练学习到的内容作为参考,对新的内容进行生成或判断。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/633714



问题二:什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)?


什么是人类反馈信号强化学习(RLHF)?


参考回答:

人类反馈信号强化学习(RLHF)是指使用强化学习的方式直接优化带有人类反馈的语言模型,使模型能够与复杂的人类价值观“对齐”。它负责在GPT的预训练中微调模型,使得模型回答具有人类偏好。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/633716



问题三:AIGC能做什么?


AIGC能做什么?


参考回答:


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/633719



问题四:AIGC的发展历程是啥?有具体点的图不?


AIGC的发展历程是啥?有具体点的图不?


参考回答:


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/633720



问题五:GPT-1主要解决的问题是什么?


GPT-1主要解决的问题是什么?


参考回答:

GPT-1主要解决的问题是如何在无标号数据上面预训练大模型。它使用语言模型进行预训练,并通过n-gram方法来预测当前单词。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/633721

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
搞懂大模型的智能基因,RLHF系统设计关键问答
搞懂大模型的智能基因,RLHF系统设计关键问答
183 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
大模型进阶微调篇(二):基于人类反馈的强化学习RLHF原理、优点介绍,但需要警惕LLMs的拍马屁行为
本文探讨了基于人类反馈的强化学习(RLHF)方法的优缺点。作者指出,虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求,但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码,详细解析了RLHF的工作原理,并强调了其在实际应用中的潜在风险。
268 6
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
打开黑盒神经网络!港大推出全新会说话的推荐系统大模型XRec,从黑盒预测到可解释
【7月更文挑战第2天】港大研发XRec模型,将可解释性引入推荐系统。XRec结合大型语言模型的语义理解与协同过滤,生成推荐的文本解释,提升透明度。该模型无关设计允许与各类推荐系统配合,增强用户体验。然而,计算资源需求高、数据质量和用户理解能力可能影响其效果。[查看论文](https://arxiv.org/pdf/2406.02377)**
78 11
|
6月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习】RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
【机器学习】RLHF:在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈
362 6
|
6月前
|
人工智能 自然语言处理 机器人
大模型训练的艺术:从预训练到增强学习的四阶段之旅
大模型训练的艺术:从预训练到增强学习的四阶段之旅
|
7月前
|
人工智能
人类偏好就是尺!SPPO对齐技术让大语言模型左右互搏、自我博弈
【5月更文挑战第23天】SPPO技术针对大语言模型的对齐问题提出新的解决方案,通过两个LLM自我博弈来学习和满足人类偏好。该方法能更准确地捕捉偏好复杂性,优于传统奖励模型。实验显示SPPO提升了LLM性能,但依赖外部偏好模型和高计算需求限制了其扩展性。[链接](https://arxiv.org/pdf/2405.00675.pdf)
292 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
论文介绍:自我对弈微调——将弱语言模型转化为强语言模型的新方法
【5月更文挑战第17天】论文《自我对弈微调》提出了一种新方法,名为SPIN,用于在无需额外人工标注数据的情况下增强大型语言模型(LLM)。SPIN利用自我对弈机制,让模型通过与自身历史版本交互生成自我训练数据,实现性能提升。该方法在多个基准数据集上表现出色,超越了传统监督微调和直接偏好优化。SPIN还为生成对抗网络研究提供了新思路,展示了自我对弈在强化学习和深度学习中的潜力。实验表明,SPIN有效提升了模型性能,为未来研究奠定了基础。[[arxiv](https://arxiv.org/abs/2401.01335v1)]
74 3
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
使用SPIN技术对LLM进行自我博弈微调训练
2024年是大型语言模型(llm)的快速发展的一年,对于大语言模型的训练一个重要的方法是对齐方法,它包括使用人类样本的监督微调(SFT)和依赖人类偏好的人类反馈强化学习(RLHF)。这些方法在llm中发挥了至关重要的作用,但是对齐方法对人工注释数据有的大量需求。这一挑战使得微调成为一个充满活力的研究领域,研究人员积极致力于开发能够有效利用人类数据的方法。
122 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
因果AI如何发现因果
因果发现算法可以从数据中找到因果关系的线索。其中条件独立是众多算法找寻的关键证据。经典的因果发现算法分2类,一类是基于约束的算法,另一类是基于分数的算法。本文介绍了基于约束的算法中最经典的PC算法的算法思想,让大家能够直观理解算法是如何发现因果关系的,并给出了因果发现算法中的一些不足。
301 0
因果AI如何发现因果
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
人脑90%都是自监督学习,AI大模型离模拟大脑还有多远?
人脑90%都是自监督学习,AI大模型离模拟大脑还有多远?
226 0