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模型偏好只與大小有關?上交大全面解析人類與32種大模型偏好的定量組分

AIGC動態2年前 (2024)發布 機器之心
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模型偏好只與大小有關?上交大全面解析人類與32種大模型偏好的定量組分

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原標題:模型偏好只與大小有關?上交大全面解析人類與32種大模型偏好的定量組分
關鍵字:模型,人類,屬性,數據,用戶
文章來源:機器之心
內容字數:6028字

內容摘要:


機器之心專欄
機器之心編輯部在目前的模型訓練范式中,偏好數據的的獲取與使用已經成為了不可或缺的一環。在訓練中,偏好數據通常被用作對齊(alignment)時的訓練優化目標,如基于人類或 AI 反饋的強化學習(RLHF/RLAIF)或者直接偏好優化(DPO),而在模型評估中,由于任務的復雜性且通常沒有標準答案,則通常直接以人類標注者或高性能大模型(LLM-as-a-Judge)的偏好標注作為評判標準。
盡管上述對偏好數據的應用已經取得了廣泛的成效,但對偏好本身則缺乏充足的研究,這很大程度上阻礙了對更可信 AI 系統的構建。為此,上海交通大學生成式人工智能實驗室(GAIR)發布了一項新研究成果,對人類用戶與多達 32 種流行的大語言模型所展現出的偏好進行了系統性的全面解析,以了解不同來源的偏好數據是如何由各種預定義屬性(如無害,幽默,承認局限性等)定量組成的。
進行的分析有如下特點:
注重真實應用:研究中采用的數據均來源于真實的用戶 – 模型對話,更能反映實際應用中的偏好。
分場景建模:對屬于不同場景下的數據(如日常交流,創意寫作)進行建模分析,避免了不同場景之間的互相影響,結論更清晰


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文章來源:機器之心
作者微信:almosthuman2014
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