一文看尽LLM对齐技术:RLHF、RLAIF、PPO、DPO……

该方法主要包含两个阶段：1.通过Critiques（批评）和Revisions（修订）进行监督学习，这由一个章程引导。2.RLAIF。谷歌的RLAIF基于Anthropic的RLAIF研究成果，谷歌一个研究团队认为之前的研究无法直接比较人类反馈与AI反馈的效果，值得进一步研究。在收集AI反馈的过程中，要创建一个结构化的prompt...

LLM对齐技术大揭秘:RLHF、RLAIF、PPO、DPO等,你知道多少?

RLAIF过程采用了两个策略:1.「蒸馏RLAIF」,其遵循传统的RLHF方法,即使用偏好训练一个奖励模型,然后再将其用于训练LLM策略;2.「直接RLAIF」,其直接将LLM反馈用作prompt来输出评估分数,再将该分数用作强化学习策略训练的信号。最后,其评估过程会使用三个关键指标:1.AI-标注者对齐度:AI与...

是什么让他成为现代计算机之父?丨纪念冯·诺伊曼诞辰120周年(下)

后来,通过假设两个或三个二维模型以对应于不同海拔高度或压力水平的相互作用,可以执行所谓的“2+1/2”维流体动力学计算。这个问题在他的脑海中非常重要,不仅因为它具有的内在数学兴趣,还因为得到成功的解决方案可能会产生巨大的技术影响。他认为,随着计算机的发展,以及我们对控制大气过程的动力学的了解,我们正在接...

基于TMS320C54X的RS+变织+卷积的级联纠错码

Viterbi解码算法是一种最大似然算法,它不是在网络图上依次比较所有可能的路径,而是接收一段,计算,比较一段,保留最有可能的路径,从而达到整个码序列是一个最大似然序列。虽然如此,Viterbi解码算法的运算量还是巨大的,而且随着卷积码约束长度的增大成几何级数增长。因而如何减少运算量,尽可能的采用结束长度长的码,成为Vi...

突破百万亿参数规模:华人团队开源首个异构并行推荐系统训练框架

其中f(w)代表整个数据集上的平均loss,ξ代表一个样本,w代表模型参数,F(w;ξ)代表样本ξ上的loss。模型训练的目标是最小化整个数据集上的平均loss。使用PersiaHybrid的训练方式,可以证明模型的收敛速度为:其中σ为数据集方差,T为迭代次数,τ为GPUworker数量,α为ID类feature碰撞...

腾讯AI Lab联合清华港中文,解读图深度学习历史、进展应用

另一方面,对于非线性的情况,H_L将收敛到一个具有非线性激活ReLU的特定子空间M(www.e993.com)2024年11月28日。首先我们给出M子空间的定义:则随着层的深度增加,隐变量将越来越接近子空间M。H_L+1离该子空间的距离至少为:要注意,λ_m+1是邻接矩阵中最大的非1特征值,s_l则是模型参数W_l中最大的奇异值。

吴恩达:22张图全解深度学习知识

1.深度学习基本概念监督学习:所有输入数据都有确定的对应输出数据,在各种网络架构中,输入数据和输出数据的节点层都位于网络的两端,训练过程就是不断地调整它们之间的网络连接权重。左上:列出了各种不同网络架构的监督学习,比如标准的神经网络(NN)可用于训练房子特征和房价之间的函数,卷积神经网络(CNN)可用于训练图...

腾讯AI Lab联合清华、港中文,万字解读图深度学习历史、最新进展与...

另一方面,对于非线性的情况,H_L将收敛到一个具有非线性激活ReLU的特定子空间M。首先我们给出M子空间的定义:则随着层的深度增加,隐变量将越来越接近子空间M。H_L+1离该子空间的距离至少为:要注意,λ_m+1是邻接矩阵中最大的非1特征值,s_l则是模型参数W_l中最大的奇异值。