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原標(biāo)題：OpenAI的Weak-to-Strong在說什么
關(guān)鍵字：模型,人類,數(shù)據(jù),任務(wù),效果
文章來源：算法邦
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：5149字

內(nèi)容摘要：

前陣子OpenAI新成立的SuperAlignment放出了他們的第一篇工作[1]，雖然沒有帶來太多震撼，只是驗(yàn)證了一個簡單的直覺：用弱一點(diǎn)的模型標(biāo)注數(shù)據(jù)，精調(diào)更強(qiáng)的基模型，得到的效果好于弱模型本身。
但通過上面的結(jié)論，就可以推斷出：用人類標(biāo)注的數(shù)據(jù)，精調(diào)強(qiáng)于人類的基模型，就能超越人類了。這就是OpenAI的風(fēng)格，論文看著也沒說啥，只是說了一個小規(guī)律，但如果把這個小規(guī)律scale起來，就大力出奇跡了。
不過這篇文章跟之前SuperAlignment放出的計(jì)劃還是有些區(qū)別，也沒我預(yù)期那么fancy（我不配），下面先簡要介紹下這篇文章的重點(diǎn)結(jié)論，再聊下個人觀后感。
01Weak-to-Strong講了啥這篇文章主要是驗(yàn)證：用弱模型的輸出訓(xùn)強(qiáng)基座，是否能產(chǎn)生大于弱模型的效果？
作者的做法很簡單：
用監(jiān)督數(shù)據(jù)訓(xùn)一個弱模型，作為基線
用弱模型產(chǎn)生label，訓(xùn)練強(qiáng)模型
用監(jiān)督數(shù)據(jù)訓(xùn)strong模型，作為天花板
在NLP任務(wù)上，得到的效果很理想，精調(diào)出的模型好于弱模型，且效果會隨著弱模型尺寸、強(qiáng)模型尺寸的提升而提升。但問題馬上就來了，在chess puzzles、reward modeling這兩

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文章來源：算法邦
作者微信：allplusai
作者簡介：「算法邦」，隸屬于智猩猩，關(guān)注大模型、生成式AI、計(jì)算機(jī)視覺三大領(lǐng)域的研究與開發(fā)，提供技術(shù)文章、講座、在線研討會。