在對齊 AI 時，為什么在線方法總是優于離線方法？

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：在對齊 AI 時，為什么在線方法總是優于離線方法？
關鍵字：離線,算法,策略,性能,數據
文章來源：機器之心
內容字數：7306字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：Panda W在線和離線對齊算法的性能差距根源何在？DeepMind實證剖析出爐在 AI 對齊問題上，在線方法似乎總是優于離線方法，但為什么會這樣呢？近日，Google DeepMind 一篇論文試圖通過基于假設驗證的實證研究給出解答。論文標題：Understanding the performance gap between online and offline alignment algorithms
論文地址：https://arxiv.org/abs/2405.08448
根據人類反饋的強化學習（RLHF）隨著大型語言模型（LLM）發展而日漸成為一種用于 AI 對齊的常用框架。不過近段時間，直接偏好優化（DPO）等離線方法異軍突起 —— 無需主動式的在線交互，使用離線數據集就能直接對齊 LLM。這類方法的效率很高，也已經得到實證研究的證明。但這也引出了一個關鍵問題：
AI 對齊是否必需在線強化學習？
對于這個問題，人們希望既知道其理論上的答案，也希望明晰實驗給出的解答。
從實證角度看，相比于大家常用的在線 RLHF（由偏好建模和從模型采樣組成），離線算法實現

原文鏈接：在對齊 AI 時，為什么在線方法總是優于離線方法？

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