网站建设方案模版,著名的设计网站,企业网页与网站区别,wordpress 股票 插件本文是LLM系列文章#xff0c;针对《》的翻译。 AlpacaFarm:从人类反馈中学习方法的模拟框架 摘要1 引言2 背景与问题描述3 构造AlpacaFarm4 验证AlpacaFarm模拟器5 AlpacaFarm的基准参考方法6 相关工作7 不足和未来方向 摘要
像ChatGPT这样的大型语言模型由于能够很好地遵循…本文是LLM系列文章针对《》的翻译。 AlpacaFarm:从人类反馈中学习方法的模拟框架 摘要1 引言2 背景与问题描述3 构造AlpacaFarm4 验证AlpacaFarm模拟器5 AlpacaFarm的基准参考方法6 相关工作7 不足和未来方向 摘要
像ChatGPT这样的大型语言模型由于能够很好地遵循用户指令而被广泛采用。开发这些LLM涉及一个复杂但鲜为人知的工作流程需要通过人工反馈进行训练。复制和理解此指令跟随过程面临三大挑战数据收集成本高、缺乏可靠的评估以及缺乏参考方法实现。我们通过AlpacaFarm解决了这些挑战该模拟器能够以低成本进行研究和开发从反馈中学习。首先我们设计LLM提示来模拟人类的反馈它比众包工作者便宜45倍并显示出与人类的高度一致性。其次我们提出了一种自动评估并根据在现实世界交互中获得的人类指令对其进行验证。第三我们为从成对反馈中学习的几种方法PPO、最佳n、专家迭代等提供了参考实现。最后作为AlpacaFarm的端到端验证我们在10k对真实人类反馈上训练和评估了11个模型并表明在AlpacaFarm中训练的模型排名与在人类数据上训练的模型的排名相匹配。作为对AlpacaFarm可能进行的研究的证明我们发现使用奖励模型的方法可以显著改善过度监督的微调并且我们的参考PPO实施导致对Davinci003的胜率提高10%。
1 引言
2 背景与问题描述
3 构造AlpacaFarm
4 验证AlpacaFarm模拟器
5 AlpacaFarm的基准参考方法
6 相关工作
7 不足和未来方向
GPT4和人类反馈之间的差异。我们的沙箱假设LLM可以模拟人类的反馈。第4节表明从LLM注释与人类偏好模式一致并复制其许多特征的意义上讲这一假设成立。然而我们也观察到没有一个基于LLM的注释器能够捕捉到人类注释的异质性并且必须在AlpacaFarm中训练的方法的排名的模拟偏好中注入大量的噪声以匹配那些用真实人类反馈训练的方法。 此外我们发现与人类反馈相比使用模拟反馈进行训练的学习算法的合适超参数可能不同。例如由于替代奖励模型的值的尺度的变化RLHF的合适KL正则化系数的范围是不同的。这表明AlpacaFarm模拟器目前并不总是适合帮助进行超参数调整以提高人类评估的性能。 最后我们注意到我们的偏好模拟器针对我们招募的众包工作者进行了验证并因此模拟了他们的偏好可变性。将见解转移到其他更一致的众包池的最佳提示可能涉及较低级别的噪音或较小的提示集合。
