“`html
Модели большого языка и обучение с подкреплением от человеческой обратной связи
Модели большого языка (LLMs) все чаще используют обучение с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF) для улучшения работы в различных областях, таких как генерация кода, математическое reasoning и помощь в диалогах. Однако возникает проблема: при использовании RLHF разнообразие выходных данных уменьшается. Исследования показывают, что существует компромисс между качеством согласования и разнообразием выходных данных в моделях, обученных с помощью RLHF.
Проблема и решения
Существующие подходы к согласованию LLM сосредоточены на улучшении следования инструкциям, безопасности и надежности, но это часто приводит к снижению разнообразия выходных данных. Разработаны различные методы, такие как использование f-дивергенции с алгоритмами DPO/PPO, которые пытаются сбалансировать разнообразие и согласование. Другие подходы включают оценочные метрики, такие как SelfBLEU и Sentence-BERT, для увеличения разнообразия, особенно в задачах red-teaming.
Новая методология CD-RLHF
Исследователи из Baidu предложили новую структуру, называемую обучение с подкреплением от человеческой обратной связи, основанное на любопытстве (CD-RLHF). Этот подход включает любопытство как внутренний механизм вознаграждения во время обучения RLHF, что помогает поддерживать высокое качество согласования и разнообразие выходных данных.
Результаты и эффективность
CD-RLHF был протестирован на двух основных наборах данных: TL;DR для суммирования текста и UltraFeedback для следования инструкциям. Результаты экспериментов показывают, что CD-RLHF значительно улучшает разнообразие выходных данных, сохраняя при этом высокое качество согласования.
Заключение
CD-RLHF представляет собой значительный шаг вперед в решении проблемы компромисса между разнообразием и согласованием в обучении языковых моделей. Этот подход сочетает исследование, основанное на любопытстве, с традиционными внешними вознаграждениями, что позволяет улучшить разнообразие выходных данных.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Решите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию. Используйте полученные данные и опыт для дальнейшего развития.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot! Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
