论文：权重平均奖励模型的应用
talkingdev • 2024-01-25
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奖励模型在RLHF中用于表示人类偏好，尽管被对齐的模型通常“破解奖励”并实现不利的性能。通过合并多个奖励模型，这些模型保持线性模式连接，得到的对齐模型被79％的人更喜欢，而不是一个对齐单一奖励模型的模型。模型合并很奇怪，可能只是正则化，但在一般模型中效果惊人，现在已被证明可以作为一般语言模型管道的训练步骤。
talkingdev • 2024-01-25
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奖励模型在RLHF中用于表示人类偏好，尽管被对齐的模型通常“破解奖励”并实现不利的性能。通过合并多个奖励模型，这些模型保持线性模式连接，得到的对齐模型被79％的人更喜欢，而不是一个对齐单一奖励模型的模型。模型合并很奇怪，可能只是正则化，但在一般模型中效果惊人，现在已被证明可以作为一般语言模型管道的训练步骤。