亿token训LHF的内容请参看论文原文。 多轮一致性系统消息题 在对话设置中题有些指令应该适用于所有的对话场合题例如题简明扼要地做出回应题或者扮演某个公众人物等等。 当研究人员向备 -Chat提供这样的指令时题给出的回应应始终遵守该约束。 然而题最初的RLHF模型往往会在几轮对话后忘记最初的指令题如下图所示备 高调开源颠覆大模型圈!万亿token训练题打不过GPT. 为了解决这些局限性题Meta团

队提出了「幽灵注意力课堂

(GAtt)题这是一种非常简单的方法题利用微调数据帮助模型的注意力在多阶段过程中保持集中。 应用了GAtt后题结果如下图所示题我们可以看到题GAtt能在多个回合中实现对话控制备 高调开源颠覆大模型圈!万亿token训练题打不过GPT. 下图为应用了GAtt和没有应用GAtt的对话注意力可视化图备 高调开源颠覆大模型圈!万亿token训练 乔治亚州电话号码 题打不过GPT. 研究人员考虑了整个网络的最大激活度题并将相邻

的标记放在一起

为了说明GAtt是如何在微调过程中帮助重塑注意力题上图显示了模型的最大注意力激活。每幅图的左侧都对应着系统信息。 我们可以看到题与未安装GAtt的模型(左)相比题安装了GAtt 乌拉圭 电话号码列表 的模型(右)在对话的大部分时间里都能对系统信息保持较大的注意力激活。 但是题尽管GAtt很有用题但它目前的实现过程还很粗糙题对这项技术进行更多的开发和迭代才会使模型进一步受益。 RLHF的结果题 当然题评估LLM是一个具有挑战性的开放性研究问题。人工评估虽然是一个不错的标准题但会

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