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使用 AI FEEDBACK ON DATABRICKS 的 RL 进行大规模建模对齐.pdf

上传人: 张** 编号:167664 2024-06-15 30页 451.95KB

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本文主要探讨了模型对齐(Model Alignment)及其在大型语言模型(LLM)项目中的应用。模型对齐是用于确保模型满足业务需求的技术,特别是当这些需求难以用简单指令表达时。文章详细介绍了两种主要方法:指令微调(Instruction Tuning)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)。RLHF包括三个步骤:指令微调、训练奖励模型、以及使用PPO算法的强化学习优化。文章还介绍了RLAIF(使用LLM作为奖励模型)和DPO(直接偏好优化),DPO可以直接优化模型的策略,无需单独的奖励模型。文章提供了一个实际的案例,说明了如何在杂货连锁店为素食主义者建立聊天机器人。最后,文章讨论了实施细节、测试结果和重要指标,并推荐了Model Alignment Solution Accelerator作为快速开始工具。
"模型对齐是什么?" "如何使用RLHF对模型进行对齐?" "模型对齐在实际项目中如何应用?"
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