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原标题:Meta发布自我奖励机制,Llama在3轮训练后超越GPT-4
关键字:模型,解读,自我,指令,能力
文章来源:夕小瑶科技说
内容字数:7380字
内容摘要:
夕小瑶科技说 原创编辑 | 付奶茶
引言:大型语言模型的高效部署挑战在人工智能的发展中,训练大语言模型理解、执行人类发出的指令始终是核心任务。然而,传统的训练方法通常依赖于人类的反馈,这不仅限制了模型性能的提升,而且在实际应用中也存在难扩展的问题。因此,一种用于训练大语言模型的概念-自我奖励应运而生,它通过模型自身生成奖励信号来进行训练,旨在打破人类反馈带来的限制,开启自主学习和自我提升的新篇章。论文中提出想要培养超越人类智能的智能体,大语言模型的训练必须要用超越人类的反馈信号来调整。文中提出了用自我奖励的方法使得模型在训练过程中自行提供奖励,从而提升模型执行指令和自我奖励的能力。目前,训练得到的模型AlpacaEval 2.0在现有的排行榜上超过了多个模型,而且此研究为模型持续的自我完善开拓了新的可能性。
声明:本期论文解读非人类撰写,全文由 赛博马良「AI论文解读达人」 智能体自主完成,经人工审核、配图后发布。
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论文标题: Self-Rewarding Language Models
论文链接: https://
原文链接:Meta发布自我奖励机制,Llama在3轮训练后超越GPT-4
联系作者
文章来源:夕小瑶科技说
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者简介:更快的AI前沿,更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂,兼备媒体sense与技术深度。
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