CGPO
克服奖励欺骗:Meta 发布全新后训练方式 CGPO 编程水平直升 5%,打破 RLHF 瓶颈
CGPO 框架通过混合评审机制和约束优化器,有效解决了 RLHF 在多任务学习中的奖励欺骗和多目标优化问题,显著提升了语言模型在多任务环境中的表现。 CGPO 的设计为未来多任务学习提供了新的优化路径,有望进一步提升大型语言模型的效能和稳定性。 近年来,随着大规模语言模型(LLMs)的发展,特别是通用大模型的应用场景愈发广泛,RLHF 逐渐成为调整和优化语言模型输出的主流方法。
11/1/2024 10:31:28 PM
问舟
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