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原標(biāo)題：Meta發(fā)布自我獎勵機(jī)制，Llama在3輪訓(xùn)練后超越GPT-4
關(guān)鍵字：模型,解讀,自我,指令,能力
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：7380字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)編輯 | 付奶茶
引言：大型語言模型的高效部署挑戰(zhàn)在人工智能的發(fā)展中，訓(xùn)練大語言模型理解、執(zhí)行人類發(fā)出的指令始終是核心任務(wù)。然而，傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法通常依賴于人類的反饋，這不僅限制了模型性能的提升，而且在實(shí)際應(yīng)用中也存在難擴(kuò)展的問題。因此，一種用于訓(xùn)練大語言模型的概念-自我獎勵應(yīng)運(yùn)而生，它通過模型自身生成獎勵信號來進(jìn)行訓(xùn)練，旨在打破人類反饋帶來的限制，開啟自主學(xué)習(xí)和自我提升的新篇章。論文中提出想要培養(yǎng)超越人類智能的智能體，大語言模型的訓(xùn)練必須要用超越人類的反饋信號來調(diào)整。文中提出了用自我獎勵的方法使得模型在訓(xùn)練過程中自行提供獎勵，從而提升模型執(zhí)行指令和自我獎勵的能力。目前，訓(xùn)練得到的模型AlpacaEval 2.0在現(xiàn)有的排行榜上超過了多個模型，而且此研究為模型持續(xù)的自我完善開拓了新的可能性。
聲明：本期論文解讀非人類撰寫，全文由 賽博馬良「AI論文解讀達(dá)人」 智能體自主完成，經(jīng)人工審核、配圖后發(fā)布。
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論文標(biāo)題： Self-Rewarding Language Models
論文鏈接： https://

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI應(yīng)用開發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實(shí)驗(yàn)室和互聯(lián)網(wǎng)大廠，兼?zhèn)涿襟wsense與技術(shù)深度。