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
编者按:在训练大语言模型的过程中,构建高质量的训练数据集是非常关键的一步,但关于构建大模型训练所需数据集的通用数据处理流程(Data pipelines)的相关资料极为稀少。本文主要介绍了基于Common Crawl数据集的数据处理流程。首先,文章概述了Common Crawl的不同数据格式WARC、WAT和WET的区别及应用场景。然后,文章详细阐述了数据处理流程的几个关键步骤,包括从数据源获取数
自GPT-3以来,大语言
编者按:随着对大语言模型(LLM)评估领域的深入研究,我们更加清楚地认识到全面理解评估过程中的问题对于有效评估LLM至关重要。本文探讨了机器学习模型评估中出现的常见问题,并深入研究了LLM对模型评估领域带来的重大挑战。在评估方法方面,我们将其划分为直接评估指标、基于辅助模型的评估和基于模型的评估。本文还强调了审慎观察复杂评估指标和注意细节的重要性。以下是译文,Enjoy!作者 |&nbs
上一期,我们介绍了Diffusion模型的发展历程、核心原理及其对AIGC发展的推动
编者按:在实际部署大模型的过程中可能会面临资源限制的问题。通过轻量化大模型微调技术,可以将大型预训练语言模型适配到特定领域、特定任务,并减小其模型尺寸和计算量需求,提高性能和效率。在上一篇文章中,我们分享了大语言模型的主要微调技术总览。接下来,本文将介绍轻量化大模型微调技术,重点关注Prompt Tuning和Prefix Tuning。以下是译文,Enjoy!本文经原作者授权,由Baihai I
编者按:随着大规模预训练模型的发展和应用,大模型微调技术已经在很多领域都有了突破性的进展,并推动了人工智能技术的发展与应用。本文会简要介绍上下文学习(in-context learning)的含义,并介绍对LLMs进行微调的各种可行方式。还能够帮助我们了解如何选择大语言模型的微调方法。快快阅读此文,开启一趟大模型微调学习之旅吧!以下是译文,Enjoy!本文经原作者授权,由Baihai IDP编译。
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