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大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍。

微学AI·2024-09-11 19:47

大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题

RLHF完整训练过程是什么？为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么？有了解过什么是稀疏微调

剑圣土豆·2024-09-10 15:57

LLM系列(3)：探索大模型RLHF优化之道：DeepSpeed-Chat超快速入门，对齐训练精度提升一步到位

LLM系列(3)：探索大模型RLHF优化之道：DeepSpeed-Chat超快速入门，对齐训练精度提升一步到位随着ChatGPT的惊艳表现，各类大模型产品如雨后春笋丛出不穷。

汀、人工智能·2024-09-07 04:18

大模型对齐方法笔记一：DPO及其变种IPO、KTO、CPO

月的斯坦福大学研究院的论文《DirectPreferenceOptimization:YourLanguageModelisSecretlyaRewardModel》，大概是2023-2024年最广为人知的RLHF

chencjiajy·2024-09-01 15:36

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

ETH：通过文本反馈提高LLM对齐能力

重点思路相关工作对齐：此前的研究已成功利用RLHF来增强LL

大模型任我行·2024-08-28 15:02

大模型19：微调大模型方法

有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练，以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练1.有监督微调（SFT-SupervisedFine-Tuning）数据处理数据收集：首先，需要收集大量的对话数据。

bluewelkin·2024-08-27 01:38

强化学习入门到不想放弃-1

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了

周博洋K·2024-02-20 06:29

NLP_ChatGPT的RLHF实战

文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT，基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的，迄今为止，OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知，ChatGPT的训练主要由三个步骤组成，如下图所示。原文：译文：第1步，先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础

you_are_my_sunshine*·2024-02-15 09:41

使用 LoRA 在 viggo 数据集上微调 Microsoft phi-2 小语言模型

Phi-2是一个27亿个参数的预训练Transformer，不使用RLHF或指示微调。它进行下一个标记预测，并可用于问答、聊天格式和代码生成中的文本生成。

无水先生·2024-02-05 18:54

一文打通RLHF的来龙去脉

文章目录1.RLHF的发展历程2.强化学习2.1强化学习基本概念2.2强化学习分类2.3PolicyGradient2.3.1addabaseline2.3.2assignsuitablecredit2.4TRPO

orangerfun·2024-02-04 02:55

谷歌发布West-of-N，利用合成数据，显著提升LLM奖励模型质量 | 今日Arxiv最热大模型论文

这为改善人类反馈强化学习（RLHF）在语言模型对齐上提供了新的研究方向。引言：人类反馈对语言模型的影响在人工智能领域，语言模型的发展已经达到了令人瞩目的水平，它们能够生成流畅、连贯且在很多

夕小瑶·2024-01-29 12:51

RLHF代码

https://github.com/CarperAI/trlx/blob/main/examples/summarize_rlhf/reward_model/reward_model.pyhttps:

银晗·2024-01-25 08:21

基于Ray和vLLM构建70B+模型的开源RLHF全量训练框架

背景ChatGPT已经问世一年+了，在训练ChatGPT中必不可少的一环是RLHF训练，目前开源社区已经有了不少RLHF训练框架比如，TRL,DeepSpeedChat或者最近热门的LLaMAFactory

AI知识图谱大本营·2024-01-22 06:28

大模型关键技术：上下文学习、思维链、RLHF、参数微调、并行训练、旋转位置编码、模型加速、大模型注意力机制优化、永久记忆、LangChain、知识图谱、多模态

大模型关键技术大模型综述上下文学习思维链CoT奖励建模参数微调并行训练模型加速永久记忆：大模型遗忘LangChain知识图谱多模态大模型系统优化AI绘图幻觉问题从GPT1-GPT4拆解GPTs对比主流大模型技术点旋转位置编码层归一化激活函数注意力机制优化大模型综述你知道嘛，那个叫大规模语言模型，简单说就像是个超级大的脑袋，里头装的东西比咱们想的还要多，参数得有几百亿那么多。这玩意儿就像是自学成才的

Debroon·2024-01-19 14:14

大模型入门0: 基础知识

大模型0基础知识:transformer基础与NLP1参数量预估与scalinglaw2sft3RAG与langchain4prompt5rlhf6agent7分布式训练8推理优化9传统任务本文结构transformer

YueTann·2024-01-19 05:07

AI 反馈强化学习的工作原理

人类反馈强化学习（RLHF）作为提高LLM安全性

无水先生·2024-01-18 03:29

LLM大模型工程入门级知识初探

CodeInterpreter四、函数支持FunctionCall五、外部集成LangChain六、Embedding与向量数据库VectorDBEmbeddingSearch向量数据库VectorDB八、SFT、RLHF

无一郎的技术圈·2024-01-17 02:06

ChatGPT提示词工程进阶

两种大型语言模型基础大模型(BaseLLM)基于训练数据预测下文指令调优大模型(InstructionTunedLLM)尝试听从指令基于基础大模型，进一步使用指令内容输入+遵循指令内容输出来训练和微调模型RLHF

lichunericli·2024-01-15 09:11

原创 | 一文读懂ChatGPT中的强化学习

在OpenAI的2022年论文《通过人类反馈训练语言模型以遵循指令》中对来自人类反馈的强化学习（RLHF）进行了深入描述。创建者将监督学习和强化学习相结合来微调ChatGPT，强化学

javastart·2024-01-12 12:07

RLHF与LLM训练的碰撞：寻找最佳实践之路！

wwlsm_zql·2024-01-12 09:50

使用 RLHF 训练 LLaMA 的实践指南：StackLLaMA

由于LLaMA没有使用RLHF，后来有一个初创公司NebulyAI使用LangChainagent生成的数据集对LLaMA模型使用了RLHF进行学习，得到了ChatLLaMA模型，详情请参考：Meta开源的

wshzd·2024-01-12 05:05

SFT会改善LLM性能，RLHF可能会损害性能

SFT（StructuredFine-Tuning）是一种模型优化技术，它通过在预训练的语言模型上进行有针对性的微调，以适应特定任务或领域。SFT可以提高性能的原因有几个：领域自适应：预训练的语言模型通常在大规模通用语料库上进行训练，而SFT可以通过在特定领域的数据上微调模型，使其更好地适应该领域的特定模式、术语和上下文。这种领域自适应可以提高模型在特定任务或领域中的性能。数据增强：SFT通常会使

小草cys·2024-01-11 19:26

#Paper Reading# Training language models to follow instructions with human feedback

arxiv.org/abs/2203.02155论文发表于:arXiv2022论文所属单位:OpenAI论文大体内容本文主要提出了GPT-3.5（InstructGPT）模型，通过使用人类反馈的数据集进行监督学习（RLHF

John159151·2024-01-11 06:48

了解一下InternLM1

在此基础上，通过高质量的人类标注对话数据结合RLHF等技术，使得InternLM可以在与人类对话时响应复杂指令，并且表现出符合人类道德与价值观的回复。书生·浦

羞儿·2024-01-09 23:24

前置判断-Detection

后介绍一种模型直接拒绝回答的方案，和RLHF里面的事实性原则类似，这里是基于SFT的模型自我拒绝方案，不过个人对

人工智能小豪·2024-01-09 02:28

ChatGPT 原来是这样工作的（下）

所使用的具体技术是RLHF。那么ChatGPT是如何利用人类反馈来解决一致性问题的呢？今天我们就接着来讲一讲。

城北楠哥·2024-01-06 15:45

【LMM 004】LLaVA-RLHF：用事实增强的 RLHF 对齐大型多模态模型

论文标题：AligningLargeMultimodalModelswithFactuallyAugmentedRLHF论文作者：ZhiqingSun,ShengShen,ShengcaoCao,HaotianLiu,ChunyuanLi,YikangShen,ChuangGan,Liang-YanGui,Yu-XiongWang,YimingYang,KurtKeutzer,TrevorDarr

datamonday·2024-01-02 13:58

Text-to-SQL小白入门（十）RLHF在Text2SQL领域的探索实践

本文内容主要基于以下开源项目探索实践，Awesome-Text2SQL:GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,Text2DSL、Text2API、Text2Visandmore.DB-GPT-Hub：GitHub-eosphoros-ai/DB

junewgl·2023-12-31 13:07

偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析

OpenAIpaper:InstructGPT,Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackpaper:LearningtosummarizefromhumanfeedbackIntroducingChatGPT解密Prompt系列4介绍了InstructGPT指令微调的部分，这里只看偏好对齐的部分样本构建RL的数据来源有两

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

基于人类反馈的强化学习（RLHF）

1.监督微调（SFT）：为了训练语言模型（LM）掌握基本的任务执行技能，首先需要构建一个监督数据集。这个数据集包含了指令性的输入提示和期望的输出结果，通过这些数据对LM进行精细调整。为了保证任务种类的广泛性，这些输入提示和输出结果需由专业标注人员针对特定任务量身定制。例如，InstructGPT项目中，标注人员会创造性地编写输入提示（比如，“给出五个重燃职业激情的建议”）和对应的输出，覆盖了开放式

samoyan·2023-12-30 19:20

准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

本文原文来自DataLearnerAI：准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！

数据学习（Datalearner）·2023-12-25 07:47

多模态大模型：关于RLHF那些事儿

Overview多模态大模型关于RLHF的代表性文章一、LLaVA-RLHF二、RLHF-V三、SILKIE多模态大模型关于RLHF的代表性文章一、LLaVA-RLHF题目:ALIGNINGLARGEMULTIMODALMODELSWITHFACTUALLYAUGMENTEDRLHF

猴猴猪猪·2023-12-25 05:10

吴恩达RLHF课程笔记

1.创建偏好数据集一个prompt输入到LLM后可以有多个回答，对每个回答选择偏好比如{prompt,answer1,answer2,prefer1}2.根据这个数据集（偏好数据集），创建rewardmodel，这个model也是一个LLM,并且它是回归模型，返回的是对每个answer的score，loss是最大化winningcandidate和losingcandidate的score。训练结

鱼鱼9901·2023-12-23 14:56

RLHF介绍及实践测试

介绍RLHF（ReinforcementLearningHyperparameterOptimizationFramework）是一种用于强化学习模型的超参数优化框架。

Charles_yy·2023-12-21 21:32

如何入门 GPT 并快速跟上当前的大语言模型 LLM 进展？

GPT模型从2018年的GPT-1到现在的GPT-4已经迭代了好几个版本，通过官方团队发表的论文是最能准确理清其发展脉络的途径，其中包括GPT模型本身和一些介绍关键技术的文章，比如训练方法RLHF这些。

xiaoduan2016·2023-12-21 05:18

RLHF中的PPO算法过程微观拆解

文章目录PPO算法宏观描述PPO算法微观拆解流程图1.Rollout:根据LM生成文本简介输入输出代码2.Evaluate:对生成的轨迹（文本）进行评估简介输入输出3.OldPolicySampling:计算旧模型的概率、价值简介OldLogprobsOldValuesRefLogprobs输入输出代码4.KLPenalty：新旧策略的KL散度惩罚项简介输入输出代码5.GeneralizedAdv

非英杰不图·2023-12-20 23:37

LLM Agent发展演进历史（观看metagpt视频笔记）

技术路径演进大致是：SSL(Self-SupervisedLearning)->SFT(SupervisedFineTune)==IT(InstructionTuning)->RLHF。

峰峰jack·2023-12-19 10:46

AIGC智能创作时代一书总结

（2014）、Diffusion（2015）、CLIP（2021）、Seq2Seq（2014）、Attention、Transformer（2017）、GPT（2018）、ChatGPT（2022）、RLHF

zhaosuyuan·2023-12-18 20:59

GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成

GPT等LLM文本生成GPT专栏文章：GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化-CSDN博客GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，RewardModeling，RLHF-CSDN

Alex_StarSky·2023-12-18 18:09

大模型——LLAMA模型

论文导读ChatGPT具有指令遵循能力和泛化性，论文对ChatGPT背后的指令微调和RLHF技术进行详细描述。

crush.,·2023-12-18 03:36

详解各种LLM系列｜（2）LLaMA 2模型架构、预训练、SFT内容详解 (PART-1)

为了更深入地理解Llama2的技术特点，特地在此整理了Llama2模型架构、预训练、SFT的内容详解，对于后续的RLHF和安全性分析，由于篇幅原因，笔者将写另一篇来介绍。话不多说，直接上干货啦一、LL

Sunny_AI_addict·2023-12-18 03:36

字节“开盒”OpenAI所有大模型，揭秘GPT-3到GPT-4进化路径！把李沐都炸出来了

比如：SFT是早期GPT进化的推动者帮助GPT提升编码能力的最大功臣是SFT和RLHF在预训练中加入代码数据则提升了后续GPT版本的各方面能力，尤其是推理……创业后忙得不可开交的AI大牛李沐看完，也久违地

QbitAl·2023-12-18 02:04

OpenAI开源超级对齐方法：用GPT-2，监督、微调GPT-4

目前，大模型的主流对齐方法是RLHF（人类反馈强化学习）。但随着大模型朝着多模态、AGI发展，神经元变得庞大、复杂且难控制，RLHF便有点力不从心。

richerg85·2023-12-18 02:33

最强开源大模型？Llama 2论文解读

标题简介模型预训练预训练设置硬件资源与碳排放模型评估模型微调有监督微调基于人工反馈的强化学习（RLHF）人类偏好数据的收集奖励模型迭代微调过程多轮对话控制RLHF结果模型回答的安全性一直以来，Llama

长白山下大绵羊·2023-12-16 13:52

拆解大语言模型 RLHF 中的PPO算法

为什么大多数介绍大语言模型RLHF的文章，一讲到PPO算法的细节就戛然而止了呢？要么直接略过，要么就只扔出一个PPO的链接。然而LLMxPPO跟传统的PPO还是有些不同的呀。

Python算法实战·2023-12-15 22:26

只有27亿参数，性能却高25倍！微软发布Phi-2

值得一提的是，Phi-2没有进行过RLHF（人类反馈强化学习）和指令微调只是一个基础模型，但在

richerg85·2023-12-14 17:45

使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程

ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbageingarbageout的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那么在推理时输出的质量也会同样低。这就是为什么在与LLM的对话中，会出现带有偏见(或幻觉)的回答的主要原因。有

deephub·2023-12-06 08:05

RLHF：强化学习结合大预言模型的训练方式

RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。

_刘文凯_·2023-12-05 17:08

ChatGPT的总体技术路线

采用自然语言处理+搜索引擎集成的架构，构建GPT3.5+大型语言模型（LLM）+强化学习微调训练模型（RLHF），通过连接大量的语料库，在效果强大、基于自注意力机制的GPT3.5架构的大型语言模型（LLM

AIGC方案·2023-12-04 07:55

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