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2023-11-29 talkingdev

Berkeley的研究人员通过RLAIF提高Starling-7B模型的帮助性和无害性

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...

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2023-09-04 talkingdev

RLHF与RLAIF的首次公开比较:性能相当,受人类青睐

近日,研究人员第一次公开比较了RLHF和RLAIF两种技术的性能。结果发现,这两种技术在最终模型性能方面基本相同,相比于基线模型,有大约70%的人类用户更青睐使用这两种技术。RLHF和RLAIF的研究和开发,推动了人工智...

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