Distilabel是为AI工程师设计的框架，使用人类反馈的强化学习方法（例如奖励模型和DPO）对大型语言模型进行对齐。 它主要专注于LLM微调和适应性。 Distilabel可协助数据收集，清洗和训练。

奖励模型在RLHF中用于表示人类偏好，尽管被对齐的模型通常“破解奖励”并实现不利的性能。通过合并多个奖励模型，这些模型保持线性模式连接，得到的对齐模型被79％的人更喜欢，而不是一个对齐单一奖励模型的模型。模型...

伯克利的一组研究人员使用合成偏好数据训练了一个新的最先进的7B参数模型。本文讨论了训练奖励模型的新挑战（例如，示例在列表中的位置会改变其排名）以及他们如何克服这些挑战。结果模型可与经过训练的奖励模型一起...

利用RL调整语言模型正逐渐成为模型部署流程中的标准步骤。现在，这将通过扩散模型以及DRLX的发布变得更加容易，DRLX允许用户指定奖励模型或使用预定义的模型。扩散模型通过简化了RL在语言模型调整中的实现，为AI技术...

人类反馈在改善语言模型对齐和整体性能方面扮演着关键角色。然而，使用近端策略优化进行训练的过程中存在一些挑战。最近的研究表明，可以直接针对人类偏好进行优化，从而绕过奖励模型。借助基于文本的强化学习，你可...

强化学习可能是当前对齐大型语言模型（甚至视觉模型）最好的工具。然而，当你需要大量的人类数据来训练一个奖励模型时，这就成为了一项挑战。如果你可以只使用“提示”呢？这是RLCF（强化学习计算框架）趋势的又一绝佳...

在最近的工作中，强化学习一直备受关注，主要集中在人类反馈方面。但事实证明，您也可以使用计算反馈作为奖励模型。在这项工作中，他们使用LLaVA视觉问答系统为多个不同任务给出bert分数。有趣的是，他们能够显着提...

以下为新闻内容的主要要点： - 研究人员利用GPT-4生成的指令跟踪数据进行LLaMA微调，实现了在英语和中文两种语言中新任务的零-shot表现优于之前的最先进模型。 - 该突破性进展伴随着全面的评估和奖励模型训练，数据...