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RLHF 技术:如何能更有效?又有何局限性?
编者按 自ChatGPT推出后 基于人类反馈的强化学习 RLHF 技术便成为大模型构建和应用人员关注的热点 但该方法一些情况下效果却差强人意 有些基础模型经RLHF调优后反而表现更差 RLHF技术的适用性和具体操作细节似乎成谜 这篇文章探讨
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【自然语言处理】ChatGPT 相关核心算法
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如何有效进行RLHF的数据标注?
编者按 随着大语言模型在自然语言处理领域的广泛应用 如何从人类反馈进行强化学习 RLHF 已成为一个重要的技术挑战 并且RLHF需要大量高质量的人工数据标注 这是一个非常费力的过程 本文作者在数据标注领域具有丰富经验 他在本文深入探讨了RL
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DeepSpeed-Chat:最强ChatGPT训练框架,一键完成RLHF训练!
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ChatGPT背后的技术:人类反馈强化学习RLHF
文章目录 前言Chat GPT是如何基于RLHF进行训练的RLHF 技术分解预训练语言模型训练奖励模型强化学习微调预训练模型 局限性参考 前言 随着OpenAI推出的Chat GPT火热出圈 xff0c Chat GPT背后的技术原理之一
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