ReaLHF是一个创新的系统，通过在训练过程中动态重新分配参数并优化并行化，提升了人类反馈的强化学习（RLHF）的效率。这一技术的主要特点在于，它可以根据训练的实际需求，灵活调整系统参数和并行化优化策略，从而实...

ReaLHF是一种全新的系统，它通过在训练过程中动态地重新分配参数和优化并行化，以提高来自人类反馈的强化学习（RLHF）的效率。ReaLHF通过创新的技术手段，实现了动态参数分配和并行化优化，从而达到了提高训练效率的...

Distilabel是为AI工程师设计的框架，使用人类反馈的强化学习方法（例如奖励模型和DPO）对大型语言模型进行对齐。 它主要专注于LLM微调和适应性。 Distilabel可协助数据收集，清洗和训练。

本研究致力于提高基于多模态的GPT-4V等模型在低级视觉感知任务中的表现。大规模实验从58,000名人类受试者中收集了18,973张图像的反馈，并创建了Q-Pathway数据集，以分析其清晰度、色彩和亮度。

OpenCodeInterpreter模型基于CodeLlama和DeepSeek Coder，通过训练合成多轮数据集和使用人类反馈，能够在编程HumanEval基准测试中获得85%以上的准确率。

人类反馈在改善语言模型对齐和整体性能方面扮演着关键角色。然而，使用近端策略优化进行训练的过程中存在一些挑战。最近的研究表明，可以直接针对人类偏好进行优化，从而绕过奖励模型。借助基于文本的强化学习，你可...

在最近的工作中，强化学习一直备受关注，主要集中在人类反馈方面。但事实证明，您也可以使用计算反馈作为奖励模型。在这项工作中，他们使用LLaVA视觉问答系统为多个不同任务给出bert分数。有趣的是，他们能够显着提...

- John Schulman是伯克利校友、OpenAI联合创始人和ChatGPT首席架构师 - Schulman发表演讲，介绍了ChatGPT背后的强化学习从人类反馈中获得的突破 - 强化学习是解决人工智能中真实性问题的最大方式之一

OpenAI首席执行官Sam Altman表示，孵化ChatGPT的研究策略已经过时，进一步的进展不会来自于模型变得更大。模型规模的扩大存在着收益递减，而公司可以建立和维护的数据中心数量也受到物理限制。目前尚不清楚OpenAI将...

## 新闻内容： Wombat是一种新的RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback，即通过人类反馈进行强化学习）学习范式，它通过更高效地将语言模型输出与人类喜好对齐，在需要更少的模型的情况下提供了简单的P...