AI资讯新闻榜单内容搜索-DPO

关键词: SFT,RLHF,DPO,IFT,AI关键词

SFT、RLHF 和 DPO 都是先估计 LLMs 本身的偏好，再与人类的偏好进行对齐

关键词: AI,RLHF,RLAIF,PPO,DPO,模型训练

为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。

关键词: AI,Llama 7B,Meta,LLM,RLHF,DPO,模型训练

Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型，给「超级对齐」指条明路：让AI自己当裁判，自我改进对齐，效果秒杀自我奖励模型。

关键词: LLM,openai,模型训练,AI,RLHF

如何让大模型更好的遵从人类指令和意图？如何让大模型有更好的推理能力？如何让大模型避免幻觉？能否解决这些问题，是让大模型真正广泛可用，甚至实现超级智能（Super Intelligence）最为关键的技术挑战。这些最困难的挑战也是吴翼团队长期以来的研究重点，大模型对齐技术（Alignment）所要攻克的难题。

关键词: RLHF,token-level,大模型,对齐算法

在人工智能领域的发展过程中，对大语言模型（LLM）的控制与指导始终是核心挑战之一，旨在确保这些模型既强大又安全地服务于人类社会。早期的努力集中于通过人类反馈的强化学习方法（RLHF）来管理这些模型，成效显著，标志着向更加人性化 AI 迈出的关键一步。

关键词: Claude3 Opus,RLHF,SimPO,模型训练

比斯坦福DPO（直接偏好优化）更简单的RLHF平替来了，来自陈丹琦团队。 该方式在多项测试中性能都远超DPO，还能让8B模型战胜Claude 3的超大杯Opus。 而且与DPO相比，训练时间和GPU消耗也都大幅减少。

关键词: 人工智能,AI,大模型,SimPO,模型训练,模型微调

为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。

关键词: 大模型偏好,模型训练,对齐

在目前的模型训练范式中，偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中，偏好数据通常被用作对齐（alignment）时的训练优化目标，如基于人类或 AI 反馈的强化学习（RLHF/RLAIF）或者直接偏好优化（DPO），而在模型评估中，由于任务的复杂性且通常没有标准答案，则通常直接以人类标注者或高性能大模型（LLM-as-a-Judge）的偏好标注作为评判标准。

关键词: DPO,IPO,KTO,模型训练,模型算法

尽管收集人类对模型生成内容的相对质量的标签，并通过强化学习从人类反馈（RLHF）来微调无监督大语言模型，使其符合这些偏好的方法极大地推动了对话式人工智能的发展。