ENHANCING HUMAN-LIKE RESPONSES IN LARGE LANGUAGE MODELS

提升大语言模型类人回复能力的研究
最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily LLM Alignment 文章标签： 语言模型 人工智能 自然语言处理
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主要内容

  1. 研究背景与目的：大语言模型（LLMs）在自然语言处理方面取得进展，但回复往往正式、缺乏人情味。研究旨在提升LLMs回复的“类人性”，使AI交互更具对话性、亲和力和情感共鸣，同时不影响正式任务的准确性。
  2. 相关工作：多种研究致力于提升LLMs回复的类人特质，如强化学习从人类反馈（RLHF）、DialoGPT利用Reddit数据、Meena优化对话连贯性、LLM Roleplay框架基于角色交互生成对话等。该研究在此基础上，整合心理学见解、使用系统提示并采用直接偏好优化（DPO）技术。
  3. 数据准备：使用Llama 3 70B和405B模型，借鉴Self-Instruct方法创建合成数据集。通过精心设计系统提示，生成对话式问题、常识性问题，引导模型产生类人回复和正式回复，并将其分类。设置特定参数控制回复的多样性和创造性，利用Atlas Nomic Map可视化数据集，最终数据集包含10884个样本，涵盖256个主题 。
  4. 模型训练：运用低秩适应（LoRA）和DPO技术对Llama3-8B-Instruct、Qwen-2.5-7B-Instruct和Mistral-Nemo-Instruct-2407等模型进行训练，使用Axolotl框架和Weights and Biases跟踪实验，设置一系列超参数。训练过
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论文翻译：2024 ICML TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models
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大型语言模型（LLMs），如ChatGPT所示，因其卓越的自然语言处理能力而受到广泛关注。尽管如此，这些LLMs在可信度方面存在许多挑战。因此，确保LLMs的可信度成为一个重要议题。本文介绍了TrustLLM，这是对LLMs可信度的全面研究，包括不同维度可信度的原则、建立的基准、主流LLMs的可信度评估与分析，以及开放性挑战和未来方向的讨论。具体来说，我们首先提出了一套涵盖八个维度的可信LLMs的原则。基于这些原则，我们进一步建立了包括真实性、安全性、公平性、鲁棒性、隐私性和机器伦理在内的六个维度的基准。
Query Rewriting 优化技术
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HyDE 方法看起来是无监督的，这种方法没有通过标注过的数据来训练任何模型，包括 generative model（译者注：其主要任务是从数据中学习数据的分布，然后可以用来生成类似于训练数据的新数据样本，通常用于生成图片、文本、音频等类型的数据。） 这种方法中，新的 query 用 q+ 表示，是最初的 query（q）和 pseudo-documents（d’）的简单连接，用 [SEP] 分隔：q+ = concat(q, [SEP], d’)。）” 由于特定时间范围的限制，直接解决这一问题极具挑战性。
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Generative Pre-trained Transformer (GPT) refers to a class of deep learning models developed by OpenAI, specifically designed for natural language processing tasks. GPT models are based on the transformer architecture and are pre-trained on vast amounts of
大语言模型在电商中的应用汇总 | Role of Large Language Model in Ecommerce
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为了在 LLMs 方面取得真正的进展，可靠的评估至关重要。在这篇博文中，我们将探索如何使用 LLMs 创建高效的电子商务购物助手，研究为什么此类聊天机器人至关重要，并深入研究其开发的复杂性，同时揭示这些强大语言模型的功能和挑战。与生成排名较差的相似文本的模板或较小的神经网络相比，LLM文本几乎可以达到人类质量水平，同时添加来自互联网的一般常识。通过从各种文本源（例如制造商网站、评论文章和平台上的用户内容）提取和综合信息，LLMs可以填充产品数据目录中缺失的详细信息，改进规格，甚至生成有洞察力的信息。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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weixin_44876263的博客
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 161
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
llama-factory 奖励模型
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### Llama-Factory Reward Model Overview In the context of machine learning frameworks, particularly within specialized models like those derived from LLaMA (Large Language Model Meta AI), a reward model plays an essential role in guiding and evaluating the performance of generated outputs during fine-tuning processes or reinforcement learning scenarios[^2]. The `llama-factory` project specifically aims at enhancing large language models such as LLaMA by incorporating additional capabilities through various mechanisms including but not limited to: - **Reward Modeling**: This involves training a separate neural network that learns to predict human preferences over pairs of responses given some input prompt. The goal is to provide feedback signals which can be used either directly for selecting better generations or indirectly via policy optimization methods. For implementing this functionality using popular libraries, one might consider leveraging PyTorch alongside Hugging Face's Transformers library as shown below: ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments def create_reward_model(model_name="facebook/llama-2-13b"): # Load pre-trained sequence classification model based on LLaMA architecture reward_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained( model_name, num_labels=1 # Binary preference score output ) return reward_model ``` This code snippet demonstrates how to initialize a reward prediction model built upon the foundation laid out by LLaMA architectures while adapting it towards specific tasks requiring evaluation metrics beyond traditional loss functions.
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