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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习9——扩大人类反馈的规模
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大型语言模型与生成式AI——人类反馈强化学习9——扩大人类反馈的规模 #大型语言模型与生成式AI 在RLHF微调中,虽然奖励模型可以避免人工评估,但初步建立这种模型需要大量的人力。随着模型数量的增加,人工成为了有限的资源。为了解决这问题,研究人员正在探索如何扩展人类的反馈。 其中一个方法是通过模型自我监督,称为“宪法AI”。这种方法首先在2022年由Anthropic的研究者提出,通过一系列规则和原则来训练模型。这种方法不仅可以放大反馈,还可以帮助解决RLHF的一些意外后果。例如,模型可能会提供有害的回应,即使这是非法的。通过提供一套宪法原则,可以帮助模型平衡这些冲突。实施这种方法时,需要进行两个阶段的训练。首先是监督学习,然后是增强学习。最终的目标是创建一个能够生成宪法回应的NLM。 这是一个非常重要的研究领域,我很期待看到更多的新发现! 课程地址:https://www.coursera.org/learn/generative-ai-with-llms/lecture/eJVnL/scaling-human-feedback 播放列表: 油管:https://www.youtube.com/watch?v=X7r4rL2T2lg&list=PLiuLMb-dLdWL4KBaU3FTM5f_oMcSvXcZw B站:https://www.bilibili.com/video/BV12s4y1r7jf/?spm_id_from=333.999.section.playall&vd_source=e71f65cbc40a72fce570b20ffcb28b22
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