深挖RLHF潛力，復旦語言和視覺團隊創(chuàng)新獎勵模型優(yōu)化，讓大模型更對齊

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原標題：深挖RLHF潛力，復旦語言和視覺團隊創(chuàng)新獎勵模型優(yōu)化，讓大模型更對齊
關鍵字：報告,模型,復旦,數(shù)據(jù),團隊
文章來源：機器之心
內容字數(shù)：15856字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部繼第一份大模型對齊技術報告（Secrets of RLHF in Large Language Models Part I）獲 NeurIPS 2023 workshop best paper 后，第二份報告強勢歸來，復旦語言和視覺團隊聯(lián)合推出的第二份報告將進入這一領域更深層的探索和優(yōu)化之旅。在首份報告中，復旦團隊揭示了 RLHF 在大語言模型中的基本框架，并深入分析了 PPO 算法的內部機制，特別是 PPO-max 的高級版本在策略模型訓練穩(wěn)定性中的關鍵作用。
現(xiàn)在，復旦團隊進一步挖掘 RLHF 的潛力，重點關注獎勵模型（Reward Model）在面對實際應用挑戰(zhàn)時的表現(xiàn)和優(yōu)化途徑。Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2307.04964.pdf
Secrets of RLHF in Large Language Models Part II: Reward Modeling 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產業(yè)服務平臺