一文搞懂SFT、RLHF、DPO、IFT
一文搞懂SFT、RLHF、DPO、IFTSFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好,再与人类的偏好进行对齐
SFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好,再与人类的偏好进行对齐
地球是平的吗? 当然不是。自古希腊数学家毕达哥拉斯首次提出地圆说以来,现代科学技术已经证明了地球是圆形这一事实。 但是,你有没有想过,如果 AI 被误导性信息 “忽悠” 了,会发生什么? 来自清华、上海交大、斯坦福和南洋理工的研究人员在最新的论文中深入探索 LLMs 在虚假信息干扰情况下的表现,他们发现大语言模型在误导信息反复劝说下,非常自信地做出「地球是平的」这一判断。
大模型展现出了卓越的指令跟从和任务泛化的能力,这种独特的能力源自 LLMs 在训练中使用了指令跟随数据以及人类反馈强化学习(RLHF)。
自回归训练方式已经成为了大语言模型(LLMs)训练的标准模式, 今天介绍一篇来自阿联酋世界第一所人工智能大学MBZUAI的VILA实验室和CMU计算机系合作的论文,题为《FBI-LLM: Scaling Up Fully Binarized LLMs from Scratch via Autoregressive Distillation》
近年来,大型语言模型(LLM)在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程,因此是 LLMs 推理能力进步的关键里程碑, 但仍然面临着重要的挑战。
在人工智能的前沿领域,大语言模型(Large Language Models,LLMs)由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中,预训练阶段占据着举足轻重的地位,它不仅消耗了大量的计算资源,还蕴含着许多尚未揭示的秘密。