数据课程上的对比后训练大型语言模型
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过多种模型（例如 InstructGPT、ChatGPT 和 GPT-4）自动构建偏好对比，并运用对比式后训练方法，我们探索了对大型语言模型（LLMs）进行人类偏好调整的重要步骤。我们仔细比较了 SLiC 和 DPO 的对比技术与 SFT 基准，并发现即使在继续进行 SFT 饱和后，DPO 仍然提供了一个阶跃式的改进。我们还探索了一种数据课程学习方案用于对比式后训练，该方案从 “更简单”...
该研究探索了对大型语言模型进行人类偏好调整的重要步骤，使用多种模型自动构建偏好对比，并运用对比式后训练方法。研究比较了不同对比技术，发现DPO提供了一个阶跃式的改进。研究还探索了一种数据课程学习方案用于对比式后训练，进一步提高了对齐性。最后，研究使用更多数据和大型模型进行训练，发现对比式后训练进一步提高了模型性能。
