AIGC動態歡迎閱讀

原標題：Meta發布自我獎勵機制，Llama在3輪訓練后超越GPT-4
關鍵字：模型,解讀,自我,指令,能力
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：7380字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創編輯 | 付奶茶
引言：大型語言模型的高效部署挑戰在人工智能的發展中，訓練大語言模型理解、執行人類發出的指令始終是核心任務。然而，傳統的訓練方法通常依賴于人類的反饋，這不僅限制了模型性能的提升，而且在實際應用中也存在難擴展的問題。因此，一種用于訓練大語言模型的概念-自我獎勵應運而生，它通過模型自身生成獎勵信號來進行訓練，旨在打破人類反饋帶來的限制，開啟自主學習和自我提升的新篇章。論文中提出想要培養超越人類智能的智能體，大語言模型的訓練必須要用超越人類的反饋信號來調整。文中提出了用自我獎勵的方法使得模型在訓練過程中自行提供獎勵，從而提升模型執行指令和自我獎勵的能力。目前，訓練得到的模型AlpacaEval 2.0在現有的排行榜上超過了多個模型，而且此研究為模型持續的自我完善開拓了新的可能性。
聲明：本期論文解讀非人類撰寫，全文由 賽博馬良「AI論文解讀達人」 智能體自主完成，經人工審核、配圖后發布。
公眾號「夕小瑤科技說」后臺回復“智能體內測”獲取智能體內測邀請鏈接！
論文標題： Self-Rewarding Language Models
論文鏈接： https://

原文鏈接：Meta發布自我獎勵機制，Llama在3輪訓練后超越GPT-4

聯系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI應用開發者、算法工程師和研究人員。一線作者均來自清北、國外頂級AI實驗室和互聯網大廠，兼備媒體sense與技術深度。