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斯坦福提出對比偏好學習:無需強化學習即可從人類反饋中學習

AIGC動態2年前 (2023)發布 機器之心
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斯坦福提出對比偏好學習:無需強化學習即可從人類反饋中學習

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原標題:斯坦福提出對比偏好學習:無需強化學習即可從人類反饋中學習

關鍵字:策略,數據,函數,有效使用,方法

文章來源:機器之心

內容字數:7888字

內容摘要:機器之心報道編輯:Panda W我們知道,ChatGPT 的成功離不開 RLHF 這個「秘密武器」。不過 RLHF 并不是完美無缺的,存在難以處理的優化難題。本文中,斯坦福大學等研究機構的團隊探索用「對比偏好學習」替換掉「強化學習」,在速度和性能上都有不俗的表現。在模型與人類意圖對齊方面,根據人類反饋的強化學習(RLHF)已經成為一大流行范式。通常來說,RLHF 算法的工作過程分為兩個階段:一、使…

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