人工智慧的回饋(AIF)要取代 RLHF 了?

論文標題:Self-Rewarding Language Models
論文連結:https://arxiv. org/abs/2401.10020
研究者在AlpacaEval 2 排行榜上評估了自獎勵模型,結果如表1 所示。他們觀察到了與 head-to-head 評估相同的結論,即訓練迭代的勝率比 GPT4-Turbo 高,從迭代 1 的 9.94%,到迭代 2 的 15.38%,再到迭代 3 的 20.44%。同時,迭代 3 模型優於許多現有模型,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT4 0613。
EFT在SFT基線上有所改進,使用IFT EFT與單獨使用IFT相比,五個測量指標都有所提升。例如,與人類的配對準確率一致性從65.1%上升到78.7%。
透過自我訓練提升獎勵建模能力。在進行一輪自我獎勵訓練後,模型為下一次迭代提供自我獎勵的能力得到了提高,此外它的指令跟隨能力也得到了提高。
LLMas-a-Judge 提示的重要性。研究者使用了各種提示格式發現,LLMas-a-Judge 提示在使用 SFT 基線時成對準確率更高。
以上是自我獎勵下的大型模型:Llama2透過Meta學習自行優化,超越GPT-4的表現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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