AIGC動態歡迎閱讀

原標題：僅靠開源數據復刻出LLaMA3指令學習效果，在線迭代RLHF全流程解決方案來了
關鍵字：模型,研究人員,報告,數據,離線
文章來源：機器之心
內容字數：6604字

內容摘要：

AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年，機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容，覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室，有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文作者熊偉是伊利諾伊香檳分校的在讀博士生，其導師為 Tong Zhang 與 Nan Jiang。他的主要研究方向是 RLHF 與機器學習理論。郵箱: wx13@illinois.edu
基于人類反饋的強化學習 (RLHF) 使得大語言模型的輸出能夠更加符合人類的目標、期望與需求，是提升許多閉源語言模型 Chat-GPT, Claude, Gemini 表現的核心方法之一。在此之前，傳統的開源解決方案是基于離線數據集的直接偏好優化 (DPO)，并獲得了一系列的明顯超出 SFT 的開源模型。然而，在過去的幾個月中，許多研究表現，在線迭代版本的 RLHF 算法通常要明顯超過他們的離線版本。與此同時，開源社區在這個領域暫時還沒有一個完整的、易于復現的全流程解決方案

原文鏈接：僅靠開源數據復刻出LLaMA3指令學習效果，在線迭代RLHF全流程解決方案來了

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺