OpenRLHF - AI在线

这个团队做了OpenAI没Open的技术，开源OpenRLHF让对齐大模型超简单

随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。但是，随着模型越来越大，RLHF 通常需要维持多个模型以及越来越复杂的学习流程，这又会导致内存和计算资源需求增长。举个例子，近端策略优化（PPO，这是 RLHF 常用的一种算法）需要在训练过程中维持四个模型。由此，当语言模型的参数规模超过 700 亿时，为了训练和协调多个模型，所需的计算资源和调度复杂性会显著增长 ——