ReaLHF是一个创新的系统，通过在训练过程中动态重新分配参数并优化并行化，提升了人类反馈的强化学习（RLHF）的效率。这一技术的主要特点在于，它可以根据训练的实际需求，灵活调整系统参数和并行化优化策略，从而实...

ReaLHF是一种全新的系统，它通过在训练过程中动态地重新分配参数和优化并行化，以提高来自人类反馈的强化学习（RLHF）的效率。ReaLHF通过创新的技术手段，实现了动态参数分配和并行化优化，从而达到了提高训练效率的...

近日，GitHub上有一个新的仓库OpenRLHF发布了。这是一个基于Ray的RLHF实现，专为Llama样式模型设计。该仓库集成了多种PPO稳定技巧，以提高性能。Ray是一款新型的分布式计算框架，它具有高效、易用等特点，支持快速构...

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...

有很多方式可以对齐语言模型，例如SFT、LoRa、RLHF、DPO、Prompting和Threatening。本研究提出使用负嵌入加到偏置项中，以将模型生成推向期望的结果。

Pykoi是一个开源的Python库，旨在通过RLHF（Reinforcement Learning with Hamiltonian Flows）提高LLMs（Latent Linear Models）的性能。Pykoi是一个基于TensorFlow 2的库，提供了一系列的LLMs和RLHF的实现，可以直...

OpenAI超级对齐团队最新成果表明，您可以使用更弱的监督模型来引导或对齐更强大的模型，类似于弱人类对齐超级智能模型。他们使用GPT-2恢复了GPT-4的大部分对齐性能。他们指出，这种方法具有可行的路径，可以实现显著...

直接偏好优化是使用非常相似的数据的RLHF的稳定替代方法。该存储库包含一个实现，用于学习该技术。虽然DPO是一种新兴的技术，但它在许多情况下都能够提供比强化学习更好的结果。它非常适合解决一些现实世界中的问题...