Training language models to follow instructions阅读简单心得

已于 2024-09-04 19:38:42 修改
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分类专栏： 23下学LLM 文章标签： 人工智能 深度学习 机器学习
于 2024-04-19 16:52:55 首次发布
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Training language models to follow instructions2203.02155

（2023-12-18-17：55）

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该文主要讨论了如何将语言模型与用户意图对齐，使用监督学习和从人类反馈中进行强化学习来微调GPT-3，以及评估所得模型的过程。

 

这个论文中用到了什么模型？他用的什么实验方法？实验方法都是什么？他是怎么做的实验？实验结果又是什么呢？

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论文阅读：Training language models to follow instructions with human feedback
CSPhD-winston的博客
12-08 1250
这篇论文的目标是通过引入一种基于人类反馈的训练方法，来让语言模型更好地按照用户意图行事。这是因为大规模语言模型虽然强大，但有时候会生成不准确、有偏见或者对用户无帮助的内容，这说明它们和用户的需求之间存在一定的“错位”。论文提出了一个新方法，将 GPT-3 进行优化，称为示例数据与监督学习：让人类标注员生成一些正确行为的示例，并使用这些示例来初步优化模型。比较数据与奖励模型：让标注员比较模型生成的多个输出，并将其排序，从中学到模型输出的优劣规则。强化学习优化：基于这些规则，使用强化学习算法进一步优化模型。
论文阅读——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》
Azperk的博客
03-03 896
RLHF（基于人类反馈的强化学习）已经成为现代大型语言模型的核心训练方式。本论文不仅提供了一种提高 AI 指令跟随能力的方法，还对后续的 ChatGPT、GPT-4 乃至未来的 AI 发展起到了至关重要的作用。🚀开放问题：你认为未来的 AI 是否应该完全依赖人类反馈训练？如何更好地提升 AI 的可靠性？欢迎在评论区交流！
Training language models to follow instructions with human feedback
m0_59402094的博客
04-18 1386
训练语言模型遵循人类反馈的指令
Training language models to follow instructions with human feedback 论文阅读
a_blade_of_grass的博客
06-14 1070
语言模型越大并不意味着它能更好的理解用户的意图，因此在这篇论文中，展示了根据人的反馈对模型进行微调，使得语言模型能够在各种人物上更好的理解用户的意图。在评估中，1.3B参数的InstructGPT模型的输出比175B GPT-3的输出更受欢迎，尽管参数少了100倍。此外，InstructGPT模型虽然在公共的数据上的效果有所降低，但是真实性和减少有害方面生成的能力提升。论文表明，尽管InstructGPT仍然会犯一些简单的错误，但根据人类反馈进行微调是能够理解人类意图的一个有效的方式和方向。
【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback A部分
m0_48948682的博客
04-30 1617
InstructGPT 技术报告 A部分
【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分
m0_48948682的博客
05-05 1245
InstructGPT 技术报告 B部分 (第二次修改，对重要结论进行了标注)
【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback
orangerfun的博客
03-22 8986
把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了通过使用用户反馈来微调模型的方法，从而使得语言模型在一系列任务上与用户意图对齐。首先通过人工撰写和OpenAI API两种方式收集问题(prompts)，然后人工来写这些问题的答案，从而构建成一个数据集，再使用这些数据集对GPT3进行有监督的微调；
【大模型】Instruct GPT ：Training language models to follow instructions with human feedback
vivid
09-18 912
论文：Training language models to follow instructions with human feedback链接：https://arxiv.org/abs/2203.02155。
#Paper Reading# Training language models to follow instructions with human feedback
John159151的专栏
02-21 3023
论文大体内容 本文主要提出了GPT-3.5（InstructGPT）模型，通过使用人类反馈的数据集进行监督学习（RLHF，即reinforcement learning from human feedback），对GPT模型进行Fine-tune，来达到预期效果。
阿里开源 CosyVoice2：打造 TTS 文本转语音实战应用
蜗牛的博客
05-23 1394
阿里通义实验室推出的音频基座大模型 FunAudioLLM 包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两大模型。CosyVoice 2.0 在多语言支持、超低延迟、高精度、强稳定性和自然体验方面均有显著提升。它支持中文、英文、日文、韩文及多种中文方言，并实现了跨语言和混合语言的语音克隆。CosyVoice 2.0 集成了离线和流式建模技术，首包合成延迟低至150毫秒，发音错误率减少了30%到50%，并在基准测试中达到了最低字符错误率。
YOLO12改进-Backbone-引入Swin Transformer替换backbone
qq_64693987的博客
05-23 1173
在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构分别在不同任务中取得了显著成功。受Transformer在自然语言处理中的启发，研究人员将其应用于视觉任务，但面临计算复杂度高等挑战。SwinTransformer通过引入滑动窗口机制和层次化设计，有效降低了计算复杂度，同时保持了Transformer的建模能力。改进后的SwinTransformer结合了移位窗口自注意力和相对位置偏差，进一步提升了模型性能。此外，SwinTransformer与YOLOv12的结合，通过层次化特征图和移
Prompt Tuning：优化提示调优全攻略
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Prompt Tuning（提示调优）是一种通过优化提示词来调整预训练语言模型行为的技术。主要变体包括：Prefix Tuning（添加可训练前缀向量）、Hard-Prompt Tuning（直接使用自然语言提示）、Soft-Prompt Tuning（学习通用提示向量）、Prompt Ensemble（多提示集成）和Auto-Prompt（自动搜索最优提示）。其中Hard-Prompt Tuning最为直观，可通过自然语言指令（如"这段文字的情感是积极的"）引导模型输出。代码示例展示了
LVLM-AFAH论文精读
frostmelody love & share. In love with moments, in tune with feelings. 记录所爱，分享所感
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一、OpenCV的基本操作
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origin绘图之【如何将横坐标/x设置为文字、字母形式】
A2457003982的博客
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React笔记-Ant Design X样本间对接智谱AI
IT1995的博客
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本文介绍了如何将AntDesignX样本间对接智谱AI的API接口。主要步骤包括：1）搭建AntDesignX样本间；2）获取智谱AI的API接入信息；3）修改代码中的请求配置，设置基础URL、API密钥和模型参数；4）调整请求处理逻辑，实现流式响应处理和数据拼接。关键点在于正确配置请求参数和实现流式数据的实时更新，最终完成与智谱AI的对接。
基于开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序的管理与运营策略研究
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本文探讨了开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序在企业管理与运营中的应用价值。通过分析其技术架构与商业逻辑，结合案例研究，论证了该模式如何通过清晰的目标设定、动态反馈机制和资源整合能力，提升团队执行力与客户粘性。研究结果表明，该模式通过技术赋能实现管理透明化，促进组织目标与个人发展的协同，为数字化时代的企业管理提供了可复制的实践路径。关键词包括开源AI智能名片、链动2+1模式、S2B2C商城小程序、管理透明化和目标协同。
NoteGen 如何使用 AI 进行记录
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切换到 AI 整理模式：在对话框右下角切换为“整理模式”，AI 会分析所有记录（如一周内的内容），生成一篇结构化的 Markdown 笔记。这适合视觉化记录，如照片或图表。NoteGen 的记录页面是 AI 记录的起点，它支持多种方式（如截图、插图、文件、文本和链接），并由 AI 助手增强效率。提示：在记录过程中，AI 助手会自动检测剪贴板内容（如文本或图片），并在 5 秒内提示你记录，极大提高了效率。文件记录：选择本地文件（如 TXT 或 PDF），AI 会将其转换为文本形式记录，支持快速提取内容。
YOLOv11助力地铁机场安检！！！一键识别刀具
crasher123的博客
05-26 178
在传统的安检过程中，X光图像分析通常依赖人工判断，不仅工作负担大，而且准确性和效率受限，特别是面对复杂多变的违禁物品形态时，容易出现漏检、误检的情况。基于此，**“基于人工智能的安检X光危险品刀具检测”**这一研究应运而生，旨在利用YOLOv11等深度学习技术，结合高质量的X光图像数据，开发出一个自动化的安检系统。在这一背景下，人工智能（AI）技术，尤其是深度学习和计算机视觉技术，作为当前最前沿的技术之一，为安检领域带来了巨大的变革机会。，特别是在X光图像的自动化分析方面，具有极大的潜力和优势。
Training language models to follow instructions with human feedback翻译
03-25
### 如何通过人类反馈训练语言模型以遵循指令 通过人类反馈训练语言模型以使其能够更好地遵循指令是一个复杂的过程，涉及多个阶段和技术方法。以下是对此过程的详细介绍： #### 数据收集与准备 为了使模型具备理解并执行指令的能力，数据的质量至关重要。最初的数据来源于互联网文本，这些数据用于预训练大型语言模型的基础架构[^2]。然而，这种基础模型的目标仅仅是预测下一个单词，并未针对特定的任务优化。 在项目初期，由于缺乏现成的支持指令交互的模型，研究人员采用了人工生成的方式获取高质量的输入-输出对。具体来说，OpenAI 雇佣了承包商来手动创建三类提示及其对应的理想响应[^3]。这种方法虽然劳动密集型较高，但它为后续更高效的自动化流程奠定了坚实的基础。 #### 微调 (Fine-tuning) 一旦积累了足够的高质量样本集之后，则可以利用它们进一步微调预先存在的大体量参数化神经网络结构。此步骤旨在调整原有通用性较强的语言建模能力向更加专注于理解和回应各种形式的具体指示方向转变。即让机器学习如何依据给定条件产生恰当的结果而不是单纯依赖统计规律推测可能延续的内容片段[^1]。 #### 基于偏好排序的学习机制引入 除了传统的监督式教学外，在本案例里还特别强调了一种新颖的技术手段—基于偏好的强化学习(RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback) 。它的工作原理大致如下：先由真人审阅若干候选答案版本；接着根据其主观判断给出相对优劣评价等级作为奖励信号反馈至算法内部；最后借助这些累积起来的经验指导系统逐步改进直至达到预期效果为止。 ```python def train_with_human_feedback(model, dataset): """ A simplified pseudo-code representation of training a model using human feedback. Args: model: Pretrained language model instance. dataset: Dataset containing input-output pairs along with preference rankings. Returns: Trained model that better follows instructions based on human preferences. """ for epoch in range(num_epochs): for batch in dataset: outputs = model(batch['input']) # Obtain human-generated ranking or direct labels as rewards reward_signal = get_reward_from_humans(outputs) # Update model parameters via reinforcement learning techniques update_model_parameters(model, reward_signal) return model ``` 上述伪代码展示了如何结合人类反馈来进行模型训练的一个简化框架。其中`get_reward_from_humans()`函数代表从真实用户处获得关于不同输出选项之间比较的信息源流转换操作序列集合体实例对象列表数组等等概念术语定义说明文档链接地址引用标记.
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