ChatGLM-RLHF:大型语言模型与人类反馈的对齐实践
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。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,通过实验证明在中文对齐任务中与 ChatGLM-SFT 相比,ChatGLM-RLHF 取得了平均 15%...
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。