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ChatGLM-RLHF：大型语言模型与人类反馈的对齐实践
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
ChatGLM-RLHF是一种从人类反馈中进行强化学习的系统，通过收集人类偏好数据、训练奖励模型和优化策略等方式，解决了与人类偏好的对齐问题。在中文对齐任务中，与ChatGLM-SFT相比，ChatGLM-RLHF取得了平均15%的更多胜利。本研究实践了利用人类偏好与语言模型对齐的方法，并提供了RLHF实现中的挑战与解决方案的见解。
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关键要点
- ChatGLM-RLHF 是一种从人类反馈中进行强化学习的系统。
- 通过收集人类偏好数据、训练奖励模型和优化策略等方式，解决了与人类偏好的对齐问题。
- 在大规模训练中，ChatGLM-RLHF 稳定奖励方差，实现模型并行性，并设计正则化约束以避免灾难性遗忘。
- 在中文对齐任务中，ChatGLM-RLHF 与 ChatGLM-SFT 相比，取得了平均 15% 的更多胜利。
- 本研究实践了利用人类偏好与语言模型对齐的方法。
- 提供了 RLHF 实现中的挑战与解决方案的见解。
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