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RLHF不夠用了,OpenAI設(shè)計出了新的獎勵機制

AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 機器之心
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RLHF不夠用了,OpenAI設(shè)計出了新的獎勵機制

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原標題:RLHF不夠用了,OpenAI設(shè)計出了新的獎勵機制
關(guān)鍵字:政策,模型,人類,反饋,數(shù)據(jù)
文章來源:機器之心
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機器之心報道
機器之心編輯部OpenAI 的新獎勵機制,讓大模型更聽話了。自大模型興起以來,使用強化學(xué)習(xí)從人類反饋(RLHF)中微調(diào)語言模型一直是確保 AI 準確遵循指令的首選方法。
為了確保 AI 系統(tǒng)安全運行并與人類價值觀保持一致,我們需要定義期望行為并收集人類反饋來訓(xùn)練「獎勵模型」。這種模型通過發(fā)出期望的動作來指導(dǎo) AI。但是,收集這些常規(guī)和重復(fù)任務(wù)的人類反饋通常效率不高。此外,如果安全政策發(fā)生變化,已經(jīng)收集的反饋可能會過時,需要新的數(shù)據(jù)。
我們能否構(gòu)建一種新的機制來完成這些任務(wù)?近日,OpenAI 公布了一種教導(dǎo) AI 模型遵守安全政策的新方法,稱為基于規(guī)則的獎勵(Rule-Based Rewards,RBR)。
相關(guān)論文已經(jīng)放出。論文標題:Rule Based Rewards for Language Model Safety
論文地址:https://cdn.openai.com/rule-based-rewards-for-language-model-safety.pdf
代碼鏈接:https://github.com/openai/safety-rbr-code-an


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