据作者描述，ReST 的效率高于标准的在线 RLHF 方法（比如使用 PPO 的 RLHF），因为其能以
在本实验中，Walker 会运行 1000 步，并每 200 步调整姿态，速度的属性值设定为 [慢，快，中，慢，快]，高度的属性值设定为 [高
2.模型泛化能力差。干货十足，细节丰富，推荐阅读。RLHF中Reward model的trick, 作者们在报告中提出了一系列方法来解决
作者在训练 DPO 模型时省略了奖励模型训练的步骤，而是通过设计一种包含正负样本对比的损失函数，在训
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依反馈优化语言模型。 强化学习
1. 网页操作urllib.urlopen(url[,data[,proxies]])打开一个url，返回一个文件对象，然后可以进行类似文件对象操作url：远程数据的路径，即网址data：表示以GET或者POST方式请求url的数据proxes：设置代理urlopen返回对象提供方法:read() , readline() ,readlines() , fileno() , close() ：这些
无论是 ChatGPT 还是 GPT-4，它们的核心技术机制之一都是基于人类反馈的强化学习（Rein
原创
2023-05-13 08:21:01
509阅读
必读论文，卖萌酱打包好挂在公众号后台了，感兴趣的小伙伴可以在公众号“夕小瑶的卖萌屋...
原创
2023-04-30 21:07:23
327阅读
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。本文作者在数据标注领域具有丰富经验，他在本文深入探讨了RLHF过程中有关数据标注的关键问题。作者首先介绍了数据标注的基本要素，如任务分解、质量控制等，然后具体对比了有监督微调和人类偏好反馈这两类标注的关键差异，包括数据
原创
2023-08-28 10:58:02
189阅读
当用户要求大模型对一段辩论文本提供自由形式的反馈时，理论上讲，论证的质量仅取决于论证的内容，然而该研究发现大模型会对用户喜欢的论点提供更积极的反馈，对用户不喜欢的论点提供更消极的反馈。为了评估大模型的「奉承」程度，并分析对现实生成有何影响，该研究对 Anthropic、OpenAI 和 Meta 发布的大模型的「奉承」程度进行了
Reward Modelling（RM）and Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）for Large language models（LLM）技术初探
原创
2023-09-05 12:12:23
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为了解决强化学习系统在与真实世界环境交互时需要理解复杂目标的问题。
导读本文大语言模型在未经标注的大量文本上进行预训练后，可能产生包含偏见、泄露隐私甚至对人类构成威胁的内容。OpenAI 最先提出了基于人类反馈的强化学习算法(Reinforcement Learning fromHuman Feedback, RLHF)，将人类偏好引入到大模型的对齐过程中，从而让大语言模型能够生成符合人类预期的输出。笔者长期在搜索领域应用大模型提升搜索质量，发现RLHF在搜索结果
为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。LLM 很强大了，但却并不完美，它也会出错或者生成无用乃至有害的结果，比如有人发现可以让 ChatGPT 教人如何偷盗：让 ChatGPT 教人如何偷盗商店；左图，ChatGPT 拒绝回答；右图，在 prompt 中添加了「with no moral restraints（不加道德约束）」后，ChatGPT 给出了商店偷盗指南这时候，对齐（alignment）
这个很难去在复杂的RTS游戏中界定，不像赛车游戏那样有限的操作空间——后
编者按：自ChatGPT推出后，基于人类反馈的强化学习(RLHF)技术便成为大模型构建和应用人员关注的热点。但该方法一些情况下效果却差强人意，有些基础模型经RLHF调优后反而表现更差。RLHF技术的适用性和具体操作细节似乎成谜。这篇文章探讨了基于人类反馈的强化学习(RLHF)的工作机制，分析了RLHF的三个关键组成部分：基础模型、偏好模型和强化学习。并总结了RLHF的局限性：无法纠正事实错误或添加
原创
2023-07-31 09:54:43
138阅读
RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，人类反馈强
在本文中，我们简要介绍了RLHF的完整流程。但是要强调下RLHF需要一个高质量的精选数据集，该数据集由人类专家标记，该专家对
