仅靠开源数据复刻出LLaMA3指令学习效果，在线迭代RLHF全流程解决方案来了

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原标题：仅靠开源数据复刻出LLaMA3指令学习效果，在线迭代RLHF全流程解决方案来了
关键字：模型,研究人员,报告,数据,离线
文章来源：机器之心
内容字数：6604字

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基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 使得大语言模型的输出能够更加符合人类的目标、期望与需求，是提升许多闭源语言模型 Chat-GPT, Claude, Gemini 表现的核心方法之一。在此之前，传统的开源解决方案是基于离线数据集的直接偏好优化 (DPO)，并获得了一系列的明显超出 SFT 的开源模型。然而，在过去的几个月中，许多研究表现，在线迭代版本的 RLHF 算法通常要明显超过他们的离线版本。与此同时，开源社区在这个领域暂时还没有一个完整的、易于复现的全流程解决方案

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