论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models 1. 文章简介2. 文章概括3 文章重点技术3.1 预训练Pretraining3.1.1 预训练细节3.1.2 Llama2模型评估 3.2 微调Fine-tuning3.2.1 Supervised Fine-Tuning(FT)3.2.2 Reinforcement Learning with Human Feedback(…
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。
但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说…
一个理解人类偏好学习的统一理论框架 《A General Theoretical Paradiam to Understand Learning from Human Preferences》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.12036.pdf 相关博客 【自然语言处理】【大模型】 ΨPO:一个理解人类偏好学习的统一理论框…
本文内容主要基于以下开源项目探索实践, Awesome-Text2SQL:GitHub - eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL: Curated tutorials and resources for Large Language Models, Text2SQL, Text2DSL、Text2API、Text2Vis and more.DB-GPT-Hub:GitHub - eosphoros-ai…
一、背景由来
过去几年里,以ChatGPT为代表的基于prompt范式的大型语言模型 (Large Language Model,LLM) 取得了巨大的成功。然而,对生成结果的评估是主观和依赖上下文的,这些结果难以用现有的基于规则的文本生成指标 (如 BLUE 和…
Reinforcement Learning from Human Feedback
基于Google Vertex AI 和 Llama 2进行RLHF训练和评估
课程地址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/reinforcement-learning-from-human-feedback/
Topic:
Get a conceptual understanding of Reinforcemen…
MedicalGPT 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。 MedicalGPT: Training Your Own Medical GPT Model with ChatGPT Training Pipeline. 训练医疗大模型,实现了包括增量预训练、有监督微…
前言: RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback,人类反馈强化学习)是一种基于强化学习的算法,通过结合人类专家的知识和经验来优化智能体的学习效果。它不仅考虑智能体的行为奖励,还融合了人类专家…