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Verifier Engineering:創新后訓練范式推動產品智能化與個性化升級

AI工具10個月前發布 AI工具集
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Verifier Engineering是一種新穎的后訓練范式,由中國科學院、阿里巴巴和小紅書聯合推出,旨在為基礎模型設計提供有效的監督信號。該技術通過自動化驗證器執行驗證任務,并向基礎模型反饋信息,分為搜索、驗證和反饋三個階段,從而顯著優化模型性能。基于閉環反饋機制,Verifier Engineering強化了模型的泛化能力,為實現人工通用智能邁出了重要一步。

Verifier Engineering是什么

Verifier Engineering(驗證器工程)是一種創新的后訓練策略,專為基礎模型設計,旨在解決有效監督信號的提供問題。通過自動化驗證器執行驗證任務并反饋信息,該方法分為搜索、驗證和反饋三個階段,以優化模型的性能。借助閉環反饋機制,Verifier Engineering不僅提升了模型的準確性,還增強了其泛化能力,是實現人工通用智能的關鍵步驟。

Verifier Engineering:創新后訓練范式推動產品智能化與個性化升級

Verifier Engineering的主要功能

  • 搜索(Search):根據指定指令,從模型輸出中采樣具有代表性或潛在問題的樣本。
  • 驗證(Verify):利用多種驗證器(如規則檢測、評估指標或人工注釋)評估生成的候選響應。
  • 反饋(Feedback):基于驗證結果,采用監督式微調或上下文學習等方法提升模型性能。
  • 持續優化模型性能:通過閉環反饋機制,不斷提高模型的準確性和可靠性。

Verifier Engineering的技術原理

  • 目標條件馬爾可夫決策過程(GC-MDP):將驗證器工程形式化為GC-MDP,涵蓋狀態空間、動作空間、轉移函數、目標空間、目標分布和獎勵函數。
  • 搜索結構:實施線性搜索和樹搜索,在狀態-動作空間內導航,以平衡探索與利用。
  • 驗證器分類:依據驗證形式(如二進制、分數、排名、文本反饋)、驗證粒度(標記級、思想級、軌跡級)、驗證器來源(基于程序或模型)以及是否需額外訓練對驗證器進行分類。
  • 反饋方法
    • 基于訓練的反饋:通過高效的數據更新模型參數。
    • 基于推理的反饋:在推理過程中調整輸入或策略,而不更改模型參數。

Verifier Engineering的項目地址

Verifier Engineering的應用場景

  • 自然語言處理(NLP):在機器翻譯、文本摘要、情感分析、問答系統和對話系統等領域,通過驗證器工程提升模型的語言理解與生成能力。
  • 代碼生成與編程輔助:為開發人員提供編寫和調試代碼的支持,自動生成代碼片段,并優化代碼的質量。
  • 教育和學術研究:創建智能教育助手,提供個性化學習建議,自動評估學生的作業和論文。
  • 內容審核與安全:檢測和過濾不當內容,比如仇恨、假信息及違反政策的內容,以確保平臺內容的安全性。
  • 知識問答和搜索引擎:提升搜索引擎的準確性,提供更相關和精準的信息檢索結果。

常見問題

  • Verifier Engineering如何提高模型性能?通過閉環反饋機制,持續優化模型的準確性和可靠性。
  • 該技術適用于哪些領域?Verifier Engineering廣泛應用于自然語言處理、代碼生成、教育、內容審核等多個領域。
  • 在哪里可以獲取更多信息?您可以訪問我們的GitHub倉庫和HuggingFace模型庫,了解更多關于Verifier Engineering的內容。
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