Learning to Summarize from Human Feedback

原创 已于 2023-06-22 00:56:33 修改 · 148 阅读 · 0 ·
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于 2023-05-02 12:36:12 首次发布
该博客文章探讨了一种方法，通过学习人类的反馈来改进文本摘要技术。研究人员使用机器学习算法，从人们的评价中学习，以提高自动摘要的准确性和相关性，特别是聚焦于自然语言处理的挑战。
论文笔记--Training language models to follow instructions with human feedback
weixin_38124427的博客
05-04 844
GPT系列论文阅读之InstructGPT——ChatGPT的前身
基于人类反馈的强化学习(RLHF) 理论
消极的人永远是对的，积极的人选择勇往直前
05-07 2709
ChatGPT 背后的“功臣”——RLHF 学习笔记
Learning to summarize from human feedback导读（1）
Frank-Li的博客
04-10 740
（1） 我们的目标就是让最终结果接近我们所希望的，然后现阶段集中在英文文本摘要上面，现存ROUGE等评估手段，一直遭受不准确的批评。（2） 当把大模型用于下游任务的时候，通常需要监督数据进行微调，数据一般来源于人类总结的证据，来最大化似然函数。（3）这些方法提高了性能，但是呢存在无法对其的问题，微调最大化似然的结果，和人类作出的高质量回答是不一致的。（1） 我们发现，在英语总结方面，有人类反馈的训练显著优于非常强的基线。（1）生成摘要等模型，虽然有评估方法，但是人类总结的质量依旧难以相比。
ChatGPT的技术体系总结
zenRRan的博客
06-19 193
来自：GiantPandaCV进NLP群—>加入NLP交流群ChatGPT的技术体系0.参考资料RLHF论文：Training language models to follow instructions with human feedback（https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf）摘要上下文中的 RLHF：Learning to summarize fr...
Learning to summarize from human feedback
weixin_43508502的博客
07-31 556
因此，作者提出了一种基于人类反馈的强化学习方法，通过收集大量人类对比数据来训练一个奖励模型，该模型能够预测人类偏好的摘要，并作为奖励函数来微调摘要策略。实验结果表明，通过人类反馈训练的模型在多个数据集上均表现出色，显著优于仅通过监督学习训练的模型。关键思路在于，通过直接优化人类偏好的奖励模型，可以生成更符合人类期望的摘要，从而克服传统方法的局限性。论文最后指出，尽管目前的研究集中在文本摘要任务上，但所提出的方法对于解决AI系统与人类期望之间的不对齐问题具有更广泛的意义。
论文解读之learning to summarize with human feedback
m0_72806612的博客
01-03 719
部分生成任务需要对齐人类偏好，但是根据最大化可能性（对数似然）进行微调的模型跟真正使用模型的人的喜好并不能直接匹配，即不对齐。这种不对齐的原因有：（1）最大化可能性目标对于重要和不重要的错误判别的差距不大。（2）模型会对人类的训练数据放置更大的可能性，其中包括低质量的训练数据。（3）采样时的分布偏移可能会降低表现。尽管第三点能够通过不均匀采样策略改善，比如束搜索，但是可能造成重复和不想要的捏造。本论文的团队基于GPT3和人类反馈强化学习进行了完整的偏好对齐的流程。
【论文阅读】Learing to summarize from human feedback
qq_52852138的博客
06-16 1649
该仓库持续更新。
强化学习与人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）
Rhett_Butler0922的博客
05-01 1110
即如何确保AI系统的行为与人类的目标和价值观一致。RLHF作为一种解决方案，最早由OpenAI提出，旨在通过人类反馈引导模型优化，解决对齐问题。RLHF是一种结合人类反馈和强化学习的强大技术，广泛应用于大语言模型的对齐和优化。其核心流程包括预训练、人类反馈、奖励建模和PPO优化，数学基础涉及强化学习、Bradley-Terry模型和KL散度正则化。强化学习的目标是优化一个智能体，使其通过与环境交互最大化累积奖励。RLHF的实现可以分为四个主要阶段，每个阶段都有其独特的目标和技术细节。，使期望奖励最大化。
Learning to summarize from human feedback (2).pdf
05-18
这篇论文“Learning to summarize from human feedback (2).pdf”着重研究了如何通过优化人类反馈来提升摘要的质量。 作者们指出，传统的摘要模型训练是基于预测人类参考摘要，而评估则依赖于ROUGE（召回率-覆盖度...
ralbatr_iOSDev_22472_1764957694521.zip
最新发布
12-06
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深度学习基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现）
12-06
【深度学习】基于Hough变化的答题卡识别（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了一种基于Hough变换的答题卡识别技术，利用Matlab实现图像处理与模式识别功能，能够准确识别答题卡上的填涂选项，与标准答案比对后自动判分，并将结果导出至Excel文件，识别准确率接近100%。该方法结合图像预处理、边缘检测、Hough变换定位答题区域等关键技术，实现了自动化阅卷流程，适用于教育测评领域的高效批改需求。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事图像处理、模式识别或教育信息化相关工作的研究人员、教师及工程技术人员。; 使用场景及目标：① 实现答题卡图像的自动识别与评分；② 提升考试阅卷效率，减少人工干预；③ 为智能阅卷系统开发提供技术参考与实现方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，理解Hough变换在图像定位中的应用原理，重点关注图像预处理与特征提取部分的实现细节，并可根据实际答题卡样式调整参数以优化识别效果。
面向医疗大数据的糖尿病风险预测综合分析python源码+文档说明+数据集（毕设项目）.zip
12-06
面向医疗大数据的糖尿病风险预测综合分析python源码+文档说明+数据集（毕设项目）.zip 该项目利用医疗和人口统计数据构建机器学习模型预测患者糖尿病状态。数据集包含性别、年龄、BMI、高血压、心脏病、吸烟史、HbA1c水平和血糖水平等特征。项目通过数据清洗、探索性数据分析（EDA）、可视化和机器学习模型开发，旨在帮助医疗专业人士识别高风险患者并制定个性化治疗计划。 【主要功能】 数据清洗与探索分析 数据可视化与描述统计 处理不平衡数据的机器学习建模 糖尿病风险预测 Tableau交互式可视化展示 【技术栈】 Jupyter Notebook Python数据分析库 机器学习模型 Tableau（数据可视化） Anaconda（环境管理）
一键部署Docker容器化环境下的NginxElasticSearchMySQLNacosNeo4j与Portainer全栈服务套件_支持重复安装与自动配置的智能部署脚本_.zip
12-06
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这是一个专为Linux系统设计的MySQL自动化部署与多实例管理工具_支持MySQL55565780及84等多个主流大版本的最终版安装包自动下载与交互式配置_旨在简.zip
12-06
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Curiosity2611_STM32_FreeRTOS_Learning_11872_1764962773179.zip
12-06
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USV的渗透与拦截策略及攻击路线的定位.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
大学生租房系统项目极简说明本项目是一个专为高校学生群体设计的在线租房平台旨在解决大学生在校外租房过程中遇到的信息不对称房源真实性难以保障租赁流程繁琐以及合租匹配困难等痛点问.zip
12-06
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learning to summarize from human feedback
01-09
学习从人的反馈中总结是一个重要的学习过程。通过接受来自他人的反馈和建议，我们可以更好地了解自己的优点和缺点，在学习中不断改进和提高。 首先，接受他人的反馈需要一颗谦虚的心态，我们需要明白自己并不完美，在学习的道路上会遇到很多挑战和困难。当他人给出反馈时，我们要不卑不亢地接受，不断思考和反思自己的不足之处。 其次，学习从反馈中总结需要善于归纳和整合信息。我们需要将来自不同人的反馈进行比较和分析，找出其中的共同点和矛盾之处，进行合理的总结和归纳。这样才能从众多的信息中得出正确的结论，找出自己需要改进和提高的地方。 最后，将总结的结果付诸实践也是非常重要的。只有通过实际行动，将总结出来的改进方案付诸实践，才能真正地改进自己，提高自己的能力水平。 总之，学习从人的反馈中总结是一个重要的过程，需要我们谦虚地接受反馈，善于归纳总结，并将总结付诸实践。只有这样，我们才能不断地成长和进步。
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