【RLHF人工反馈强化学习详解】- ChatGPT的训练可以分为-20240401081520

【RLHF人工反馈强化学习详解】
- ChatGPT的训练可以分为三个阶段：预训练、监督微调(SFT)和人工反馈强化学习(RLHF)。
- 预训练的目标是训练一个大型语言模型(LLM)，使其具有语言补全能力。预训练需要大量互联网数据(万亿字符级)，但可用数据有限。
- SFT的目标是让LLM生成符合用户需求的回复，使用人工标注的示范数据进行监督学习。
- RLHF包含奖励模型和强化学习微调两个子阶段。奖励模型用于给出提示-回复对的打分，强化学习用于让LLM生成高分回复。
- RLHF可以减少LLM的“幻觉”，原因可能是减小了LLM内部知识与标注者知识的差异。
- RLHF是ChatGPT等模型成功的关键创新点之一，未来可能会得到更广泛应用。其难点在于构建高质量的奖励模型和示范数据。
- 公司可考虑使用RLHF提升自家LLM的安全性、适用性。但需要投入大量资源建设示范数据集和奖励模型。
《RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback》 网页链接 #机器学习# #人工智能#