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ICML 2024 Oral | DPO是否比PPO更適合LLM,清華吳翼團隊最新揭秘

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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ICML 2024 Oral | DPO是否比PPO更適合LLM,清華吳翼團隊最新揭秘

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原標題:ICML 2024 Oral | DPO是否比PPO更適合LLM,清華吳翼團隊最新揭秘
關鍵字:模型,算法,團隊,代碼,工作
文章來源:機器之心
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AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com吳翼,清華大學交叉信息院助理教授,曾任 OpenAI 全職研究員,研究領域為強化學習,大模型對齊,人機交互,機器人學習等。2019 年在美國加州大學伯克利分校獲得博士學位,師從 Stuart Russell 教授;2014 年本科畢業于清華大學交叉信息院(姚班)。其代表作包括:NIPS2016 最佳論文,Value Iteration Network;多智能體深度強化學習領域最高引用論文,MADDPG 算法;OpenAI hide-and-seek 項目等。
如何讓大模型更好的遵從人類指令和意圖?如何讓大模型有更好的推理能力?如何讓大模型避免幻覺?能否解決這些問題,是讓大模型真正廣泛可用,甚至實現超級智能(Super Intelligence)最為關鍵的技術挑


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