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    伯克利分校推開放大模型Starling-7B 接受人工智能反饋訓練

    2023年11月29日 15:56:52   來源:站長之家

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      RLAIF的獨特之處在于利用其他人工智能模型的反饋來提升性能,相較于傳統(tǒng)的人工反饋,這種方法更具有成本效益、速度快、透明度高、可擴展性強的優(yōu)勢。Starling-7B基于新的Nectar數(shù)據(jù)集進行訓練,包含183,000個聊天提示和380萬個成對比較。

      研究人員使用兩個基準測試(MT-Bench和AlpacaEval)評估了Starling-7B的性能,這兩個測試使用GPT-4進行評分,分別關注模型在簡單指令跟隨任務中的安全性和幫助性。Starling-7B在MT-Bench中表現(xiàn)良好,與OpenAI的GPT-4和GPT-4Turbo相媲美,在AlpacaEval中達到了與商業(yè)聊天機器人相當?shù)乃健?/p>

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      研究人員指出,RLAIF主要改善了模型的幫助性和安全性,而在基本能力方面,如回答基于知識的問題、數(shù)學或編碼等,改進較小。

      盡管基準測試的實際應用有限,但對RLAIF的應用前景充滿希望。研究人員建議的下一步是通過引入高質量的人工反饋數(shù)據(jù),更好地調整模型以滿足人類需求。

      與此同時,研究人員強調,Starling-7B和其他類似的大型語言模型在需要推理或數(shù)學任務時仍然存在困難,并可能產生幻覺。他們將Nectar數(shù)據(jù)集、Starling-RM-7B-alpha獎勵模型和Starling-LM-7B-alpha語言模型發(fā)布在Hugging Face上,并提供了研究許可證,代碼和論文將很快公開。感興趣的人還可以在聊天機器人領域測試該模型。

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