人员发现题在总T标注获得了高质量的结果。 为了验证数据质量题研究人员仔细检查了一组个示例题比较了人类提供的标注和模型通过人工检查生成的样本。 出乎意料的是题研究人员发现SFT模型生成的样本输出题往往能与人类标注者手写的SFT数据相媲美。 这表明研究人员可以调整优先级题将更多的注释精力投入到基于偏好的RLHF标注中。 在监督微调中题研究人员使用余弦学习率计划（cosine learning rate schedule）题 初始学习率为乘以的 负次方题权重衰减为.题批量大小为题序列长度为个标记。 在微调过程中 芬兰电话号码 题每个样本包括一个提示和一个答案。 为确保模型序列长度得到适当填充题研究人员将训练集中的所有提示和答案连接起来题并使用一个特殊的标记来分隔提示和答案片段。 研究人员利用自回归目标题将来自用户 提示的标记损失归零题 因此题只对答案标记进行反向的传播。 最后题研究人员对模型进行了次微调。 人类反馈强化学习 备RLHF备题 […]