ECCV 2024 | 视觉优先&文本偏好?BPO缓解MLLMs幻觉,提升视觉理解力
为了解决上述问题,我们提出了一种偏好对齐方法-BootstrappedPreferenceOptimization(BPO),能在缓解多模态大模型的幻觉现象的同时提升模型的视觉理解能力。论文标题:StrengtheningMultimodalLargeLanguageModelwithBootstrappedPreferenceOptimization论文链接:httpsarxiv/pdf/2403.08730代码链接:https:/...
动物实验云课堂:社交新奇性偏好测试(Social novelty preference...
社交新奇性偏好测试(Socialnoveltypreferencetest)的实验设计可以评估社会行为的两个关键但可区分的方面,例如社会归属/动机,以及社会记忆和新颖性。在这种情况下,“社交性”被定义为与另一只小鼠共度时光的倾向。“对社交新奇事物的偏好”被定义为倾向于花时间与以前未遇到过的鼠而不是与熟悉的鼠在一起。可用于评...
人类偏好就是尺!SPPO对齐技术让大语言模型左右互搏、自我博弈
最近,顾全全教授团队和卡内基梅隆大学(CMU)YimingYang教授团队合作开发了一种名为「自我博弈偏好优化(Self-PlayPreferenceOptimization,SPPO)」的对齐技术,这一新方法旨在通过自我博弈的框架来优化大语言模型的行为,使其更好地符合人类的偏好。左右互搏再显神通!论文标题:Self-PlayPreferenceOptimizationforLan...
一文看尽LLM对齐技术:RLHF、RLAIF、PPO、DPO……
RSO,拒绝采样优化,参阅论文《Statisticalrejectionsamplingimprovespreferenceoptimization》。DPO,直接偏好优化,参阅论文《Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel》。DPOP,DPO-positive,参阅论文《Smaug:FixingfailuremodesofpreferenceoptimisationwithDPO-positive》。
LLM对齐技术大揭秘:RLHF、RLAIF、PPO、DPO等,你知道多少?
DPOP,DPO-positive,参阅论文《Smaug:FixingfailuremodesofpreferenceoptimisationwithDPO-positive》。β-DPO,参阅论文《β-DPO:Directpreferenceoptimizationwithdynamicβ》。IPO,身份偏好优化,参阅论文《Ageneraltheoreticalparadigmtounderstandlearningfromhumanpreferences》。
皮层杏仁核巩固社会传递的长期记忆
美国斯坦福大学ThomasC.Südhof等研究人员合作发现,皮层杏仁核巩固社会传递的长期记忆(www.e993.com)2024年9月7日。这一研究成果于2024年7月3日在线发表在国际学术期刊《自然》上。研究人员发现,皮层杏仁核的后内侧核(COApm)通过整合社交和感官嗅觉输入,作为长期食物偏好社会传递(STFP)记忆巩固的计算中心。阻断基于COApm的回路的突触信号,选择性...
深挖RLHF潜力,复旦语言和视觉团队创新奖励模型优化,让大模型更对齐
MetaRM的实现依靠四个关键步骤:首先,计算差异损失来评估策略变化后响应的差异;其次,根据梯度上升方向调整奖励模型参数;接着,使用更新后的参数计算原始偏好对的普通损失;最后,优化原始参数,以沿着梯度下降方向进行调整。总体来说,MetaRM通过元学习过程调整奖励模型,确保模型在面对策略分布的演变时,仍能够识别和奖励高质...
6000字解读:当前大语言模型LLM研究的10大挑战
目前,人类偏好是通过比较来确定的:人类标注员确定响应A是否比响应B更好。然而,它没有考虑响应A比响应B好多少。②什么是人类偏好(preference)?Anthropic根据输出,在有益、诚实和无害三个方面对其模型的质量进行了衡量。请参阅ConstitutionalAI:HarmlessnessfromAIFeedback(Baietal.,2022)....
王集杰述评Chem Catal:“裂解偏好”描述符助力筛选聚丙烯氢解高...
basicitycouldalsobecorrelatedtoscissionpreference,underscoringitsparallelvalueforcatalystdesignstudies.中文内容仅供参考,请以英文原文为准评述人简介王集杰中科院大连化学物理研究所研究员中科院青促会会员王集杰,中科院大连化学物理研究所研究员,博士生导师,中科院青促会会员。长期从事二氧化碳...
秀丽隐杆线虫热偏好的动力学模型揭示独立的兴奋性和抑制性学习途径
近日,加拿大多伦多大学的WilliamS.Ryu与美国埃默里大学的IlyaNemenman等人合作,利用秀丽隐杆线虫热偏好的动力学模型揭示了独立的兴奋性和抑制性学习途径。相关成果已于2023年3月20日在国际学术期刊《美国科学院院刊》上发表。该研究小组的工作在秀丽隐杆线虫的热偏好的动态背景下展开。研究人员利用高分辨率微流体液...