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 Meta团队收集的数据代表了人类偏好的经验取样题人类标注者可以根 委内瑞拉 电话号码列表 据这个来选择他们更喜欢的种模型输出。 这种人类反馈随后被用于训练奖励模型题该模型可学习人类标注者的偏好模式题然后自动做出偏好决定。 与其他方案相比题团队选择了二进制比较协议(binary comparison protocol)题主要是因为它能让研究人员最大限度地提高所收集提示的多样性。 研究人员列出了用于奖励建模的开源数据题以及内部收集的人类偏好数据。 请注意题二进制人类偏好比较包含共享相同提示的个响

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