rlhf

向量数据库风起时，闭源「墨奇AI数据库」想成为第三种存在

AI大模型时代下，图片、视频、自然语言等多模态的非结构化数据量陡增，而大模型支持的token数有限，虽然可以在RLHF的配合下具备一定程度的“短期记忆”，但正是因为“长期记忆”的缺失，导致大模型经常会出现
LCHub低代码社区·2023-09-28 23:14

【chatGPT】

ChatGPT的成功离不开多类技术的积累，其中最为核心的是RLHF，此外还有SFT、IFT、CoT这些技术：
Chensan_·2023-09-26 12:25

RLHF优化

RLHF的核心思想:围绕训练奖励模型展开。即利用人类反馈来生成人类偏好数据集，来训练代表特定任务所需结果的奖励函数。然后利用奖励模型，通过强化学习算法（如PPO）
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:51

LLM预训练之RLHF（一）：RLHF及其变种

在ChatGPT引领的大型语言模型时代，国内外的大模型呈现爆发式发展，尤其是以年初的LLaMA模型为首的开源大模型和最近百川智能的baichuan模型，但无一例外，都使用了「基于人类反馈的强化学习」（RLHF
wshzd·2023-09-20 20:02

InstructGPT高效实践——【DeepSpeed-Chat】源码详解(3/3)：RLHF Finetuning

目录前言3phase-3:RLHFFinetuning3.1训练数据样例3.1基本数据3.2经验数据3.2训练过程3.3关键代码详解3.3.1读取数据集及Datacollator3.3.1.1prompt数据集的读取3.3.1.2DataCollatorRLHF3.3.1.3无监督数据集的读取3.3.2初始化各相关模型3.3.2.1模型初始化过程3.3.2.2DeepSpeedHybridEngi
Remixa·2023-09-20 14:24

从零实现带RLHF的类ChatGPT：逐行解析微软DeepSpeed Chat

写在最前面本文最早写于2023年4月的这篇文章中《从零实现带RLHF的类ChatGPT：从TRL/ChatLLaMA/ColossalChat到DeepSpeedChat》，后因要在「大模型项目开发线下营
v_JULY_v·2023-09-20 14:53

[NLP] LLM---＜训练中文LLama2(五)＞对SFT后的LLama2进行DPO训练

从人类反馈中强化学习（RLHF）极大地推动了NLP的发展，并将NLP中许多长期面临的挑战抛在了一边。
舒克与贝克·2023-09-17 15:37

Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO

大型语言模型中RLHF的秘密（上）：PPO摘要1引言2相关工作3人类反馈的强化学习4有益和无害的奖励模型5PPO的探索6评估和讨论局限性摘要大型语言模型（LLM）为通用人工智能的发展制定了蓝图。
UnknownBody·2023-09-16 08:21

大模型RLHF算法更新换代，DeepMind提出自训练离线强化学习框架ReST

这些技术造就了像GPT-3、PaLM等基座生成模型，在这些基座模型之上，研究人员通过引入人类反馈的强化学习算法（RLHF）开发出了例如ChatGPT这些与人类偏好保持一致的可聊天模型
TechBeat人工智能社区·2023-09-15 17:32

[NLP]TRL 正式推出，来训练你的首个 RLHF 模型

正式向大家介绍TRL——TransformerReinforcementLearning。这是一个超全面的全栈库，包含了一整套工具用于使用强化学习(ReinforcementLearning)训练transformer语言模型。从监督调优(SupervisedFine-tuningstep,SFT)，到训练奖励模型(RewardModeling)，再到近端策略优化(ProximalPolicyOp
舒克与贝克·2023-09-15 09:38

蚂蚁金融大模型

蚂蚁基础大模型平台具备万卡异构集群，其中千卡规模训练MFU可达到40%，集群有效训练时长占比90％以上，RLHF训练在同等模型效果下训练吞吐性能相较于业界方案提升3.59倍，推理性能相较于业界方案提升约
AI 智能服务·2023-09-14 00:37

《强化学习原理与Python实战》揭秘大模型核心技术RLHF！——AIC松鼠活动第七期

目录1、RLHF是什么？2、RLHF适用于哪些任务？3、RLHF和其他构建奖励模型的方法相比有何优劣？4、什么样的人类反馈才是好的反馈5、RLHF算法有哪些类别，各有什么优缺点？
Aic山鱼·2023-09-13 14:59

ColossalAI-Chat训练手册（RLHF）

目录1、什么的RLHF流程？
IT一氪·2023-09-11 23:26

Llama 2 论文《Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models》阅读笔记

预训练数据2.2训练详情2.3LLAMA2预训练模型评估3.微调3.1supervisedFine-Tuning(SFT)3.2ReinforcementLearningwithHumanFeedback(RLHF
chencjiajy·2023-09-09 19:50

【大魔王送书第二期】搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答

RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）虽是热门概念，并非包治百病的万用仙丹。
德宏大魔王·2023-09-06 21:21

RLHF不再需要人类，AI 实现标注自循环

从人类反馈中强化学习（RLHF）在使大型语言模型（LLMs）与人类偏好保持一致方面非常有效，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。
AI 研习所·2023-09-06 06:42

【赠书活动｜第六期《强化学习：原理与Python实战》】

文章目录RLHF是什么？RLHF适用于哪些任务？RLHF和其他构建奖励模型的方法相比有何优劣？什么样的人类反馈才是好的反馈RLHF算法有哪些类别，各有什么优缺点？RLHF采用人类反馈会带来哪些局限？
鹤冲天Pro·2023-09-05 20:45

如何有效进行RLHF的数据标注？

编者按：随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用，如何从人类反馈进行强化学习（RLHF）已成为一个重要的技术挑战。并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注，这是一个非常费力的过程。
·2023-09-04 23:10

景联文科技：高质量AI数据标注助力大语言模型训练，推动人工智能落地应用

大语言模型在各类LLM新技术的融会贯通下，不断加速Instruction-tuning、RLHF、思维链等新技术在大语言模型中的深度应用，人工智能技术以惊人的速度不断进化。
景联文科技·2023-09-01 10:20

ModaHub魔搭社区：ChatGLM-RLHF：无需微调 教程

目录使用方法效果展示对ChatGLM直接使用RLHF进行调整参数，无需传统的finetune|ModifyChatGLMparamswithonlyRLHF。
LCHub低代码社区·2023-08-31 09:22

【程序猿书籍大放送：第二期】《强化学习：原理与Python实战》

欢迎来到爱书不爱输的程序猿的博客,本博客致力于知识分享，与更多的人进行学习交流爱书不爱输的程序猿：送书第二期一、搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答1.RLHF是什么？
爱书不爱输的程序猿·2023-08-29 11:11

如何有效进行RLHF的数据标注？

编者按：随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用，如何从人类反馈进行强化学习（RLHF）已成为一个重要的技术挑战。并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注，这是一个非常费力的过程。
·2023-08-28 11:03

ChatGPT训练三阶段与RLHF的威力

其中一个很酷的想法是RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，人类反馈的强化学习）：将强化学习和人类反
OneFlow深度学习框架·2023-08-28 09:51

为什么ChatGPT用强化学习而非监督学习？

在上周发布的《JohnSchulman：通往TruthGPT之路》一文中，OpenAI联合创始人、ChatGPT主要负责人JohnSchulman分享了OpenAI在人类反馈的强化学习（RLHF）方面的进展
OneFlow深度学习框架·2023-08-28 09:19

《强化学习：原理与Python实战》——可曾听闻RLHF

前言：RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）是一种基于强化学习的算法，通过结合人类专家的知识和经验来优化智能体的学习效果。
陈童学哦·2023-08-25 22:05

【Python】强化学习：原理与Python实战

搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答  RLHF（ReinforcementLearningwithHumanFeedback，人类反馈强化学习）虽是热门概念，并非包治百病的万用仙丹。
热爱跑步的恒川·2023-08-24 21:12

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

DRL：ReinforcementLearningwithLanguageModel随着ChatGPT的爆火，强化学习（ReinforcementLearning）和语言生成模型（LanguageModel）的结合开始变得越来越受人关注。有关ChatGPT的视频讲解可以参考这里。该项目的详细介绍可以参考这里。在这个项目中，我们将通过开源项目trl搭建一个通过强化学习算法（PPO）来更新语言模型（G
汀、人工智能·2023-08-24 12:01

使用 DPO 微调 Llama 2

简介基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF)事实上已成为GPT-4或Claude等LLM训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望
Hugging Face·2023-08-24 12:57

使用 DPO 微调 Llama 2

简介基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF)事实上已成为GPT-4或Claude等LLM训练的最后一步，它可以确保语言模型的输出符合人类在闲聊或安全性等方面的期望
·2023-08-22 23:51

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。

GPT大语言模型引爆强化学习与语言生成模型的热潮、带你了解RLHF。
·2023-08-21 22:13

『吴秋霖赠书活动 ｜ 第一期』《强化学习：原理与Python实战》

文章目录一、什么是RLHF？二、RLHF适用于哪些任务？三、RLHF和其他构建奖励模型的方法相比有何优劣？四、什么样的人类反馈才是好的反馈五、RLHF算法有哪些类别，各有什么优缺点？
吴秋霖·2023-08-21 16:51

大语言模型-RLHF(六)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

一，前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO代码实现。上章我们介绍了PPO算法的公式，其形式如下：。其中（1）对应下面优化其中（2）是一个平方误差损失。其中（3）表示熵奖励，、是系数，下面是公式与代码的对应关系：一，优势函数（Advantage）计算，对应公式里的At：1.优势函数用
Pillars-Creation·2023-08-19 08:03

大语言模型-RLHF(五)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释-论文导读

一，前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO论文。上一章介绍了论文的核心点，那我们对照原文，看看大神们是怎么写的摘要首先对比强化学习几种不同的方法，deepQ-learning、policygradientmethods和naturalpolicygradientmethods。1，
Pillars-Creation·2023-08-19 08:03

大语言模型-RLHF(四)-PPO（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

前言从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO原理要搞明白PPO首先需要搞明白下面几个概念一，策略梯度（PolicyGradient）策略梯度（PolicyGradient）是一种用于强化学习中的策略优化方法，其核心思想是直接优化策略函数。策略函数可以理解为一个神经网络π(a∣s)，描述的
Pillars-Creation·2023-08-19 08:33

大语言模型-RLHF(七)-PPO实践（Proximal Policy Optimization）原理&实现&代码逐行注释

从openAI的论文可以看到，大语言模型的优化，分下面三个步骤，SFT，RM，PPO，我们跟随大神的步伐，来学习一下这三个步骤和代码实现，本章介绍PPO实践。生活中，我们经常会遇到，希望chatgpt在指定内容范围内回答问题。目前的解决方案大致可以分为两大类，一类是知识库外挂，代表作如langchain。把chatgpt的结果转换为向量在知识库里检索。如下图，本质上最终还是一种向量检索，chatg
Pillars-Creation·2023-08-19 08:31

人类反馈强化学习RLHF；微软应用商店推出AI摘要功能

AI新闻微软应用商店推出AI摘要功能，快速总结用户对App的评价摘要：微软应用商店正式推出了AI摘要功能，该功能能够将数千条在线评论总结成一段精练的文字，为用户选择和下载新应用和游戏提供参考。该功能目前只适用于美国Windows11用户，并有望向更多国家和地区用户推送。微软计划引入AI生成的关键词和多类别选择的能力，来提高开发者应用在微软商店搜索结果中的可发现性。此举将为用户提供更好的使用体验，对
go2coding·2023-08-19 06:51

搞懂大模型的智能基因，RLHF系统设计关键问答（文末送书）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+一、RLHF是什么？
艾派森·2023-08-19 03:01

解读 ChatGPT 背后的技术重点：RLHF、IFT、CoT、红蓝对抗

关注工号：数元斋近段时间，ChatGPT横空出世并获得巨大成功，使得RLHF、SFT、IFT、CoT等这些晦涩的缩写开始出现在普罗大众的讨论中。这些晦涩的首字母缩略词究竟是什么意思？
少晗·2023-08-19 03:09

ChatGPT背后的技术：人类反馈强化学习RLHF

文章目录前言ChatGPT是如何基于RLHF进行训练的RLHF技术分解预训练语言模型训练奖励模型强化学习微调预训练模型局限性参考前言随着OpenAI推出的ChatGPT火热出圈，ChatGPT背后的技术原理之一
马鹤宁·2023-08-19 00:34

浅谈: 强化学习从人类反馈（RLHF）[AI生成]

强化学习（RL）强化学习（RL）是一种机器学习的方法，它让智能体（agent）通过与环境交互，从自己的行为中学习最优的策略。RL的目标是让智能体最大化累积的奖励（reward），而奖励通常是由环境给出的，反映了智能体的行为是否符合预期的目标。然而，在很多实际应用中，环境并不能提供清晰和及时的奖励信号，或者奖励信号与人类的偏好不一致。例如，在自动驾驶中，环境可能只在发生事故时给出负向的奖励，而忽略了
Anhen_·2023-08-19 00:33

模型训练核心：ChatGPT 中的 RLHF 人工反馈强化学习模式

目录ChatGPT的强化学习原理Step0：预训练一个大规模语言模型Step1：训练监督模型SFT
SYBH.·2023-08-19 00:02

【山河送书第七期】:《强化学习：原理与Python实战》揭秘大模型核心技术RLHF！

《强化学习：原理与Python实战》揭秘大模型核心技术RLHF！一·图书简介二·RLHF是什么？三·RLHF适用于哪些任务？四·RLHF和其他构造奖励模型的方法相比有何优劣？
以山河作礼。·2023-08-19 00:30

金融语言模型：FinGPT

FinGPT使用RLHF方法进行个性化的金融语言建模，这与BloombergGPT的方法不同。它采用了一种轻量级的低秩适应技术，使得微调模型变得更简单和经济。FinGPT项目为金融领域的
A雄·2023-08-18 15:16

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF

人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO强化学习的训练、RLHF1.奖励模型的训练1.1大语言模型中奖励模型的概念在大语言模型完成SFT监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。
·2023-08-16 10:07

【RLHF】想训练ChatGPT？得先弄明白Reward Model怎么训（附源码）

在上一篇文章中，我们已经讲解了如何将强化学习（ReinforcementLearning）和语言模型（LanguageModel）做结合：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/132278109但是，示例中我们是使用一个现成的「情绪识别模型」来作为奖励模型（RewardModel）。在ChatGPT中，奖励模型是通过人工标注的「排
汀、人工智能·2023-08-15 08:35

【RLHF】想训练ChatGPT？先来看看强化学习（RL）+语言模型（LM）吧（附源码）

随着最近ChatGPT的大火，越来越多人开始关注其中用到的RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）这一核心思想。
汀、人工智能·2023-08-15 08:34

【NLP】训练LLM的不同方式

在本文中，我想概述一些最重要的训练机制，它们是预训练、微调、从人类反馈中强化学习（RLHF）和适配器。
无水先生·2023-08-14 05:54

SolidUI社区-提示词自我一致性

通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI利用RLHF(ReinforcementLearningHumanFeedback)流程实现从文本描述到图形生成的过
Dlimeng·2023-08-11 09:58

SolidUI社区-根据Prompt打造人设

通过构建自研的文生图语言模型，SolidUI利用RLHF(ReinforcementLearningHumanFeedback)流程实现从文本描述到图形生成的过
Dlimeng·2023-08-08 13:51

RLHF不是万金油！MIT哈佛等32人研究天团揭露最大弱点，囊括250+论文成果，挑战大模型机制

来源|新智元当前，不论是GPT-4，还是Llama2等大语言模型，背后的机制都是人类反馈强化学习（RLHF）。RLHF就像是大模型的「万金油」，能够指导智能体学习并提升性能。
夕小瑶·2023-08-08 11:15
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