rlhf专题
RLHF PPO DPO
生成式大模型的RLHF技术（一）：基础 DPO: Direct Preference Optimization 论文解读及代码实践 深入对比 DPO 和 RLHF 深入理解DPO（Direct Preference Optimization）算法
分意图 Prompt 调试、后置判别改写、RLHF 缓解大模型生成可控性
分意图 Prompt 调试、后置判别改写、RLHF 这三种方法是为了提高大模型生成内容的可控性，具体原因如下： 分意图 Prompt 调试： 通过针对不同的任务或意图设计特定的 Prompt，可以更精确地引导模型生成符合期望的内容。分意图 Prompt 调试的核心是将复杂的问题分解为更易于模型理解和处理的小问题，从而减少生成内容的偏差和不确定性。这种方法通过精细化控制 Prompt，能够在一定
使用RLHF推动翻译偏好建模：低成本实现“信达雅”
在机器翻译领域，“忠实度(信)”、“表现力(达)”、“优雅性(雅)”一直是研究者们不懈追求的目标。然而，传统的评估指标如BLEU并不能完全符合人类对翻译质量的偏好。为了解决这一挑战，复旦大学自然语言处理实验室与复旦大学外文学院携手合作，共同探索了利用基于人类反馈的强化学习（RLHF）来提升翻译质量的可能途径。 我们提出一种代价高效的偏好学习策略，只需少量专业翻译即可让模型对齐人类的“信、达、雅”
14.基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术详解
基于人类反馈的强化学习（RLHF）技术详解 RLHF 技术拆解 RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，我们按三个步骤分解： 预训练一个语言模型 (LM) ；训练一个奖励模型 (Reward Model，RM) ；用强化学习 (RL) 方式微调 LM。 步骤一：使用SFT微调预训练语言模型 先收集⼀个提示词集合，并要求标注⼈员写出⾼质量的回复，然后使⽤该数据集以监督的⽅
RLHF（从人类反馈中进行强化学习）详解（四）
在人工智能领域，强化学习人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是一种将人类反馈与强化学习相结合的方法。通过引入人类反馈，RLHF可以训练出更符合人类期望和需求的智能体。然而，要确保训练效果，评测成为了关键的一环。本篇博客将详细探讨RLHF中的评测技术，并提供具体实例和代码示例。 什么是RLHF？ RLHF是一种通过人类反馈来
清华大学提出IFT对齐算法，打破SFT与RLHF局限性
监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）是预训练后提升语言模型能力的两大基础流程，其目标是使模型更贴近人类的偏好和需求。 考虑到监督微调的有效性有限，以及RLHF构建数据和计算成本高昂，这两种方法常常被结合使用。但由于损失函数、数据格式的差异以及对
大语言模型微调过程中的 RLHF 和 RLAIF 有什么区别？
目前想要深入挖掘大型语言模型（LLM）的全部潜力需要模型与我们人类的目标和偏好保持一致。从而出现了两种方法：来自人类反馈的人力强化学习（RLHF）和来自人工智能反馈的人工智能驱动的强化学习（RLAIF）。两者都利用强化学习（RL）中的反馈循环来引导大语言模型接近并实现人类意图，但这两种方法的机制和含义却截然不同。 什么是 RLHF？ RLHF是一个弥合人工智能模
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的故事：起源、动机、技术及现代应用
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）的故事：起源、动机、技术及现代应用 自2018年BERT模型的提出以来，AI研究领域见证了自动语言任务处理技术的快速发展。BERT结合了变压器架构、自监督预训练及监督式迁移学习的强大能力，改写了多个性能基准测试的记录。尽管BERT不适用于生成任务，T5模型证明了监督式迁移学习在此类任务中同样有效。然而
DeepSpeed-Chat RLHF 阶段代码解读（0） —— 原始 PPO 代码解读
为了理解 DeepSpeed-Chat RLHF 的 RLHF 全部过程，这个系列会分三篇文章分别介绍： 原始 PPO 代码解读RLHF 奖励函数代码解读RLHF PPO 代码解读 这是系列的第一篇文章，我们来一步一步的看 PPO 算法的代码实现，对于 PPO 算法原理不太了解的同学，可以参考之前的文章： 深度强化学习（DRL）算法 2 —— PPO 之 Clipped Surrogate Obj
【LLM】大模型之RLHF和替代方法（DPO、RAILF、ReST等）
note SFT使用交叉熵损失函数，目标是调整参数使模型输出与标准答案一致，不能从整体把控output质量，RLHF（分为奖励模型训练、近端策略优化两个步骤）则是将output作为一个整体考虑，优化目标是使模型生成高质量回复。 启发1：像可以用6b、66b依次得到差一点、好一点的target构造排序数据集，进行DPO直接偏好学习或者其他RLHF替代方法（RAILF、ReST等），比直接RLHF更
MedicalGPT 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)
MedicalGPT 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。 MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型，实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化
大语言模型LLM Large Language Model 的涌现Emergence 反馈强化学习 RLHF 预训练 token word embeddings 温度 temperature=0.7
1. Large Language Model（大型语言模型） Large Language Model（大型语言模型）是指具有大规模参数数量和处理能力的语言模型。这些模型通过深度学习技术训练，能够处理和生成自然语言文本。 大型语言模型在自然语言处理领域发挥着重要作用，它们能够理解和生成文本，执行语言相关的任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析、对话系统等。这些模型的训练基于大量的文本数据集，使
偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析
OpenAI paper: InstructGPT, Training language models to follow instructions with human feedback paper: Learning to summarize from human feedback Introducing ChatGPT 解密Prompt系列4介绍了InstructGPT指令
吴恩达-从人类反馈中进行强化学习RLHF
吴恩达-从人类反馈中进行强化学习RLHF https://www.bilibili.com/video/BV1R94y1P7QX?p=1&vd_source=e7939b5cb7bc219a05ee9941cd297ade 1、公开的LLM，Llama2， 使用LLM对同一个提示产生多个不同输出，然后人类评估这些输出。评估方法是对比两个输出，找出他们喜欢的那个。于是形成的就是偏好数据集。pr
RLHF与LLM训练的碰撞：寻找最佳实践之路！
了解更多公众号：芝士AI吃鱼 在讨论大型语言模型（LLM）时，无论是在研究新闻还是教程中，经常提到一个称为“带有人类反馈的强化学习”（RLHF）的过程。由于RLHF能够将人类偏好纳入优化过程，从而提高模型的有用性和安全性，它已成为现代LLM训练流程的一个重要部分。在本文中，将逐步分解RLHF，以提供对其核心理念和重要性的理解参考。 典型的LLM训练流程 现代基于transformer的
RLHF几大常用框架实践对比（trlx、deepspeedchat、colossalaichat）
原文：RLHF几大常用框架实践对比（trlx、deepspeedchat、colossalaichat） - 知乎 目录 收起 一、RLHF的作用 二、实践效果 三、怎么做 1、框架 2、算法 3、数据 4、调参 一、RLHF的作用 从InstructGPT的论文中看，RLHF目的就是为了让模型输出的结果能和人类对齐。而所谓对齐，体现在三点： 有用：即遵守指令的能力诚实：不
【LMM 004】LLaVA-RLHF：用事实增强的 RLHF 对齐大型多模态模型
论文标题：Aligning Large Multimodal Models with Factually Augmented RLHF 论文作者：Zhiqing Sun, Sheng Shen, Shengcao Cao, Haotian Liu, Chunyuan Li, Yikang Shen, Chuang Gan, Liang-Yan Gui, Yu-Xiong Wang, Yiming
基于人类反馈的强化学习（RLHF）
1. 监督微调（SFT）：为了训练语言模型（LM）掌握基本的任务执行技能，首先需要构建一个监督数据集。这个数据集包含了指令性的输入提示和期望的输出结果，通过这些数据对LM进行精细调整。为了保证任务种类的广泛性，这些输入提示和输出结果需由专业标注人员针对特定任务量身定制。例如，InstructGPT项目中，标注人员会创造性地编写输入提示（比如，“给出五个重燃职业激情的建议”）和对应的输出，覆盖了开放
Text-to-SQL小白入门（十）RLHF在Text2SQL领域的探索实践
本文内容主要基于以下开源项目探索实践， Awesome-Text2SQL:GitHub - eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL: Curated tutorials and resources for Large Language Models, Text2SQL, Text2DSL、Text2API、Text2Vis and more.DB-GPT-Hub：GitHub
多模态大模型：关于RLHF那些事儿
Overview 多模态大模型关于RLHF的代表性文章一、LLaVA-RLHF二、RLHF-V三、SILKIE 多模态大模型关于RLHF的代表性文章 一、LLaVA-RLHF 题目: ALIGNING LARGE MULTIMODAL MODELS WITH FACTUALLY AUGMENTED RLHF 机构：UC伯克利 论文: https://arxiv.org/pdf
多模态大模型：关于RLHF那些事儿
Overview 多模态大模型关于RLHF的代表性文章一、LLaVA-RLHF二、RLHF-V三、SILKIE 多模态大模型关于RLHF的代表性文章 一、LLaVA-RLHF 题目: ALIGNING LARGE MULTIMODAL MODELS WITH FACTUALLY AUGMENTED RLHF 机构：UC伯克利 论文: https://arxiv.org/pdf
吴恩达RLHF课程笔记
1.创建偏好数据集 一个prompt输入到LLM后可以有多个回答，对每个回答选择偏好 比如{prompt,answer1,answer2,prefer1} 2.根据这个数据集（偏好数据集），创建reward model，这个model也是一个LLM,并且它是回归模型，返回的是对每个answer的score，loss是最大化winning candidate和losing candidate的
吴恩达RLHF课程笔记
1.创建偏好数据集 一个prompt输入到LLM后可以有多个回答，对每个回答选择偏好 比如{prompt,answer1,answer2,prefer1} 2.根据这个数据集（偏好数据集），创建reward model，这个model也是一个LLM,并且它是回归模型，返回的是对每个answer的score，loss是最大化winning candidate和losing candidate的
RLHF介绍及实践测试
介绍 RLHF（Reinforcement Learning Hyperparameter Optimization Framework）是一种用于强化学习模型的超参数优化框架。它结合了强化学习中的经典方法和贝叶斯优化技术，能够更高效地找到最佳超参数组合。下面是强化学习微调的完整 RLHF 流程： RLHF-Stage1 是 supervised-fintuning，即使用上文提到的数据集进行
一文打通RLHF的来龙去脉
文章目录 1. RLHF的发展历程2. 强化学习2.1 强化学习基本概念2.2 强化学习分类2.3 Policy Gradient2.3.1 add a baseline2.3.2 assign suitable credit 2.4 TRPO和PPO算法2.4.1 on-policy2.4.2 Important Sampling2.4.3 Off Policy2.4.4 TRPO 和 P