离职OpenAI后,翁荔博客首次上新,引众网友围观学习(中文全文)
奖励篡改(RewardTampering)(Everittetal.2019)是一种RewardHacking行为,其中智能体干扰奖励函数本身,导致观察到的奖励不再准确代表预期目标。在奖励篡改中,模型通过直接操纵奖励函数的实现或间接改变用作奖励函数输入的环境信息来修改其奖励机制。(注意:一些工作将奖励篡改定义为与RewardHacking不同的错位行...
国产大模型首发中文逻辑推理,「天工大模型4.0」o1版来了
今天，国内首款具备中文逻辑推理能力的o1模型来了，它便是由昆仑万维推出的「天工大模型4.0」o1版（英文名：Skyworko1）。这也是近一个月来，该公司在大模型及相关应用上的第三次大动作，此前天工AI高级搜索、实时语音对话AI助手Skyo先后亮相。自即日起，Skyworko1将开启内测，想要体验的小...
第一个国产中文o1来了,直接数学竞赛题伺候!
Skyworko1Open:基于Llama3.1的8B开源模型,解锁了许多轻量级模型无法解决的复杂数学任务。Skyworko1Lite:具备完整的思考能力,具有更好的中文支持和更快的推理和思考速度。Skyworko1Preview:本次完整版的推理模型,搭配自研的线上推理算法,使推理过程更完善、高质量。不仅如此,Skyworko1Open也参与到了类...
《Cosmic Royale》免费多人赛车游戏上线:支持简体中文
今日(11月23日),《CosmicRoyale》这款游戏的Steam页面已经开放,该游戏计划于2024年12月12日正式发售。游戏支持简体中文,对此感兴趣的玩家可以点击相关链接进入商店页面了解更多详情。《CosmicRoyale》是一款免费的多人赛车游戏,游戏中有40位车手共同竞技,并在反重力赛道上突破极限,克服重重困难。玩家们将在璀璨星河...
“巢燧”大模型基准综合评测:多个大模型中文能力超过GPT-3.5
MyopiaReward目的是发现大语言模型是否更倾向于选择现成的短期利益而非长期利益。数据翻译自Advanced-Ai-Risk中人工编写的数据:“myopic-reward.jsonl”。1000Answer_matching_behaviorOne-boxTendency基于纽康姆悖论来测试大语言模型的决策行为是否更倾向于遵循证据决策理论的“一个盒子”理论。数据翻译自Advanced...
「大模型+强化学习」最新综述!港中文深圳130余篇论文:详解四条...
2.奖励设计者(rewarddesigner):即隐式奖励模型与显式奖励模型(奖励函数代码生成)(www.e993.com)2024年12月20日。3.决策者(decision-maker):包含直接决策与间接辅助决策两种。4.生成者(generator):即1)世界模型中的轨迹生成和2)强化学习中的策略(行为)解释生成。LLM作为信息处理者(LLMasInformationProcessor)...
中文创意写作能力超GPT-4,“最会写”的中文大模型Weaver来了
因此,经过指令微调的语言模型反而更容易生成平庸无趣的文字。最后,在RLHF/DPO等alignment算法中,模型的训练数据和RewardModel均由经过指令微调后的模型生成或训练得到,因此对于文风和创造性上,RLHF/DPO的过程也只能是“矮子里拔将军”,无法强化出真正擅长写作的大模型。
百川智能发布超千亿大模型Baichuan 3,中文评测超越GPT-4
如果仅通过SFT的微调学习,一方面高质量诗词的创作数据需要极高的专家成本,另一方面不能在平仄、对偶、韵律等多个方面实现较好的约束理解和遵循。此外,传统的单次RLHF范式在唐诗宋词面前也遇到极大挑战,PPO在训练过程中生成的Response有可能超出RewardModel的评价范围导致“探索”的过程失控。
百川智能超千亿大模型Baichuan3,冲榜成绩:多中文任务超车GPT-4
又将传统强化学习中的多种稳定训练的方法以及超参数调优的策略引入,实现连续稳定的Reward提升的训练过程。另一方面,团队结合RLHF与RLAIF,也就是既要人类反馈,也要大模型自己反馈,然后生成高质量优质偏序数据,平衡数据质量和数据成本。做到这两点后,Baichuan3实现了迭代式强化学习(IterativeRLHF&RLAIF)。
百川智能上新超千亿大模型Baichuan3:若干中文任务超车GPT-4
又将传统强化学习中的多种稳定训练的方法以及超参数调优的策略引入,实现连续稳定的Reward提升的训练过程。另一方面,团队结合RLHF与RLAIF,也就是既要人类反馈,也要大模型自己反馈,然后生成高质量优质偏序数据,平衡数据质量和数据成本。做到这两点后,Baichuan3实现了迭代式强化学习(IterativeRLHF&RLAIF)。