AI标注已达人类水平,RLHF或许将再不需要人类

2023-10-13 09:44

本文主要是介绍AI标注已达人类水平,RLHF或许将再不需要人类,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

 ChatGPT 对话模型掀起了AI热潮,这一工作的背后是大型语言模型 (Large Language Model,LLM) 生成领域的新训练范式:RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ,即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。

RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念,这里我们按三个步骤分解:

预训练一个语言模型 (LM) ;

聚合问答数据并训练一个奖励模型 (Reward Model,RM) ;

用强化学习 (RL) 方式微调 LM。

RLHF如今也已成为研究人员关注的焦点。但是RLHF有一个明显的问题:它需要大量高质量的人工标注数据,这不仅耗费时间和资源,还可能让标注员暴露在有害内容中。

那能不能交给AI来做呢?Google进行了这项研究。并发布了arXiv论文,谷歌用RLAIF用AI来代替RLHF中的人类(即H),完成生成反馈的工作,让大模型训练不再受制于人类的局限。

研究者通过使用大型语言模型进行自标注来训练奖励模型,而无需人类的介入。这一方法的优势在于它节省了大量的标注时间和资源,并减少了标注员受到有害内容的风险。

在训练后的人类评价中,人们对RLHF和RLAIF训练后的模型生成的答案倾向性几乎没有差别。甚至在一些细节上,RLAIF的表现还要优于RLHF。

这一发现引发了关于AI自我标注和自我改进的潜力的讨论。尽管RLAIF存在一些限制,但它为AI领域的未来发展提供了新的思路和可能性。

有AI工程师转发了这篇论文并评论说,到GPT-5的时候可能就不再需要人类数据标注员了。

这篇关于AI标注已达人类水平,RLHF或许将再不需要人类的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/202363

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

从去中心化到智能化:Web3如何与AI共同塑造数字生态

在数字时代的演进中,Web3和人工智能(AI)正成为塑造未来互联网的两大核心力量。Web3的去中心化理念与AI的智能化技术,正相互交织,共同推动数字生态的变革。本文将探讨Web3与AI的融合如何改变数字世界,并展望这一新兴组合如何重塑我们的在线体验。 Web3的去中心化愿景 Web3代表了互联网的第三代发展,它基于去中心化的区块链技术,旨在创建一个开放、透明且用户主导的数字生态。不同于传统

AI一键生成 PPT

AI一键生成 PPT 操作步骤 作为一名打工人,是不是经常需要制作各种PPT来分享我的生活和想法。但是,你们知道,有时候灵感来了,时间却不够用了!😩直到我发现了Kimi AI——一个能够自动生成PPT的神奇助手!🌟 什么是Kimi? 一款月之暗面科技有限公司开发的AI办公工具,帮助用户快速生成高质量的演示文稿。 无论你是职场人士、学生还是教师,Kimi都能够为你的办公文

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

AI hospital 论文Idea

一、Benchmarking Large Language Models on Communicative Medical Coaching: A Dataset and a Novel System论文地址含代码 大多数现有模型和工具主要迎合以患者为中心的服务。这项工作深入探讨了LLMs在提高医疗专业人员的沟通能力。目标是构建一个模拟实践环境,人类医生(即医学学习者)可以在其中与患者代理进行医学