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原標題：大模型自我獎勵：Meta讓Llama2自己給自己微調，性能超越了GPT-4
關鍵字：模型,指令,自我,能力,數據
文章來源：機器之心
內容字數：5180字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：澤南、蛋醬人工智能的反饋（AIF）要代替 RLHF 了？大模型領域中，微調是改進模型性能的重要一步。隨著開源大模型逐漸變多，人們總結出了很多種微調方式，其中一些取得了很好的效果。
最近，來自 Meta、紐約大學的研究者用「自我獎勵方法」，讓大模型自己生成自己的微調數據，給人帶來了一點新的震撼。
在新方法中，作者對 Llama 2 70B 進行了三個迭代的微調，生成的模型在 AlpacaEval 2.0 排行榜上優于一眾現有重要大模型，包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4。因此，論文剛剛發上 arXiv 幾個小時就引起了人們的注意。
雖然目前方法還沒有開源，但是人們認為論文中使用的方法描述清晰，復現起來應該不難。
眾所周知，使用人類偏好數據調整大語言模型（LLM）可以極大提高預訓練模型的指令跟蹤性能。在 GPT 系列中，OpenAI 提出了人類反饋強化學習 (RLHF) 的標準方法，讓大模型可以從人類偏好中學習獎勵模型，再使得獎勵模型被凍結并用于使用強化學習訓練 LLM，這種方法已獲得了巨大的成功。
最近出現的新思路是完全避免訓練獎勵模型，并直

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺