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谷歌提出全新RLHF格式:清除赞美模型,且无需匹敌性训练
效果更稳定,实现更简朴。大型语言模型(LLM)的成功离不开「鉴于人类反馈的加强进修(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个赞美模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。然后通过某种加强进修算法优化这个赞美函数。然而,赞美模型的关键要素可能会产生一些不良影响。来自卡内基梅隆大学(CMU)和 Google Research 的钻研者联合提出了一种简朴…- 22
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