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了解网站的建设心得,wordpress图片添加字体,织梦做分类信息网站,软件开发公司的优势RLHF是通过人类偏好数据训练奖励模型并利用强化学习微调语言模型的技术。ChatGPT的RLHF包含三步#xff1a;领域特定预训练、监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习。LLaMA2引入安全相关偏好和拒绝采样技术改进。未来基于AI反馈的RLAIF可减少人工依赖#xff0c;提高可扩展性…RLHF是通过人类偏好数据训练奖励模型并利用强化学习微调语言模型的技术。ChatGPT的RLHF包含三步领域特定预训练、监督微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习。LLaMA2引入安全相关偏好和拒绝采样技术改进。未来基于AI反馈的RLAIF可减少人工依赖提高可扩展性并保持性能。Hugging Face TRL库是实现RLHF的实用工具。介绍RLHF基于人类反馈的强化学习是一种通过人类偏好数据训练奖励模型并利用强化学习微调语言模型使其输出更符合人类价值观和偏好的技术。ChatGPT的RLHF0、步骤一领域特定预训练Domain Specific Pre-Training使用因果语言建模目标在原始文本上对预训练的大语言模型进行微调。目的是让模型适应特定领域的语言风格和知识。1、步骤二监督微调 Supervised Fine-Tuning- 训练出人类期望初始模型SFT是在在已经预训练好的领域特定的 LLM 基础模型作为起点并在一小部分高质量的、由人类标注的“标准答案”数据或任务特定和领域特定的提示/指令回答高质量配对数据上进行微调。这一步让模型初步学会如何更好地遵循指令为后续的强化学习阶段提供一个高质量的“策略”起点。整个过程可以分解为以下几个关键环节数据准备Prompts Text Dataset首先需要收集或创建一个提示词数据集。这些提示词就是用户可能会向模型提出的问题或指令例如“解释一下牛顿定律”或“写一首关于月亮的诗”。Human Augmented Text然后会要求标注人员人类为这些提示词编写高质量的回答。这些回答需要准确、有用、无害并完美地遵循指令。这是“可选的”意味着在实践中有时也会直接使用现有的高质量对话或文本数据。模型准备Initial Language Model这是一个已经在大规模通用文本上预训练好的基础语言模型例如类似于GPT-3的模型。它拥有丰富的语言知识和生成能力但可能不擅长精确地遵循特定指令。训练过程Train Language Model使用上面准备好的“提示词-高质量回答”配对数据以监督学习的方式对这个基础模型进行微调。具体做法将提示词输入模型让模型生成回答然后将其与人类编写的标准答案进行对比通过计算损失函数和反向传播来调整模型的参数使其输出逐渐向人类期望的答案靠拢。2、步骤三RLHF基于人类反馈的强化学习奖励模型训练Reward Model Training训练一个语言模型用于判断回答的“好”与“坏”例如“点赞”或“点踩”。RLHF 微调RLHF Fine-Tuning使用由人类专家标注的**提示好回答坏回答** 数据结合奖励模型对 LLM 进行对齐训练使其生成更符合人类偏好的回答。1、训练奖励模型 - 学习人类的偏好训练一个能够代替人类来给模型回答打分的“裁判”模型。方法是让上一步微调好的模型对同一个提示生成多个不同的回答。让人类标注员对这些回答进行排序指出哪个更好哪个更差。一旦奖励模型训练好它就可以自动、快速地给海量的模型生成内容打分从而替代昂贵且耗时的人类标注。具体步骤如下生成候选文本起点从Prompts Dataset中采样一批提示。生成将这些提示输入到第一步产生的SFT模型中。对于同一个提示让模型生成多个通常为4到9个不同的回答。人类进行排序和打分Human Scoring将上一步生成的多组文本每组对应一个提示呈现给人类标注员。Outputs are ranked标注员的任务不是直接打分而是对这些文本进行质量排序例如从最好到最差。如使用ELO评分系统国际象棋等竞技游戏中常用是一种将排序转化为精确分数的有效方法。结果最终每个生成的文本都会获得一个量化的分数如7.0这个分数代表了其在人类评判中的相对质量。训练奖励模型Train on (sample, reward) pairs现在我们拥有了一个训练数据集。其中每个样本都是一对数据样本一段模型生成的文本。奖励该文本对应的人类偏好分数。Reward (Preference) Model我们初始化一个新的模型通常基于SFT模型的结构进行修改其任务是学习一个映射关系输入一段文本输出一个标量奖励值。训练过程通过大量的(文本, 分数)配对数据训练这个奖励模型让它学会预测人类会给某段文本打多少分。它的目标是最小化自己的预测值与人类给出的真实分数之间的差距。3、强化学习微调 - 用“奖励”来引导模型使用强化学习**PPO利用训练好的奖励模型作为“指南针”来进一步优化语言模型使其生成更受人类偏好的回答。具体是利用第二步训练好的奖励模型作为指导使用强化学习来进一步优化第一步得到的SFT模型**使其生成的回答能获得更高的奖励同时避免模型为了“刷分”而产生乱码或荒谬的内容。输入与生成Initial Language Model即第一步得到的SFT模型作为参考的“基线”或“锚点”。它可能生成y: a furry mammal。Tuned Language Model (RL Policy)这是我们正在通过强化学习进行微调的、当前版本的模型即“策略”。它可能生成y: mans best friend。从Prompts Dataset中取出一个提示例如x: A dog is...。将这个提示同时输入给两个模型计算奖励将当前策略生成的回答y: mans best friend输入给Reward Model。奖励模型会给出一个标量奖励r_θ(y|x)比如7.5。这个分数代表了人类对这个回答的偏好程度。施加约束为了防止模型为了获得高奖励而“走火入魔”例如生成一堆无意义的、但恰好能骗过奖励模型的词我们引入了一个KL散度惩罚项λ_KL * D_KL(π_PPO(y|x) || π_base(y|x))。D_KL(...)衡量的是当前策略π_PPO和初始基线模型π_base的输出分布之间的差异。如果差异过大就会被惩罚。λ_KL是一个超参数用于控制惩罚的力度。作用这个惩罚项像一根“缰绳”确保模型在追求高奖励的同时不会偏离它从预训练和SFT中学到的基本语言知识和常识太远从而保证输出的文本既符合偏好又保持连贯和合理。组合最终奖励并更新模型最终奖励 奖励模型分数 - KL惩罚项这个组合后的最终奖励被送入Reinforcement Learning Update (e.g. PPO)算法中。PPO算法会根据这个奖励信号计算梯度∇_θ J(θ)并按照θ ← θ ∇_θ J(θ)的方式更新Tuned Language Model的参数θ。LLaMA2的改进版RLHFLLaMA 2 采用的一种更先进、更复杂的 RLHF 流程。引入安全相关的人类偏好Safety Reward Model能够流水线式的执行训练流水线可以使用拒绝采样Rejection Sampling)解决训练过程中的高质量数据和稳定性问题基于AI反馈的RLAIF未来方向减少对人类标签的依赖RLAIF通过利用大型语言模型LLMs生成的偏好标签来代替人类反馈从而减少了对耗时且成本高昂的人类标注工作的依赖。提高可扩展性由于减少了对人工标注的需求RLAIF大大提高了强化学习训练流程的可扩展性使得在大规模数据集上训练语言模型变得更加可行和高效。保持或提高性能根据实验结果RLAIF在多个文本生成任务上达到了与RLHF相当甚至更优的性能包括摘要、有益对话生成和无害对话生成这表明AI反馈是一种有效的替代人类反馈的方法。处理领域偏移实验表明RLAIF在处理领域偏移问题上表现出色即使在训练和测试数据分布不一致的情况下也能保持较高的性能。直接利用LLM反馈通过直接提示LLM获取奖励分数RLAIF绕过了将LLM偏好标签提炼成奖励模型的步骤这种方法在某些情况下比传统的RLHF设置更有效。AI偏好生成的优化通过研究不同的AI偏好生成技术如链式推理和详细的前言提示RLAIF为最大化AI生成偏好与人类偏好的一致性提供了有效的策略。可解释性和调整性RLAIF提供了一种机制通过直接调整AI生成的偏好可以进一步提高模型的可解释性和根据特定需求进行微调的能力。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】