对比偏好学习

斯坦福提出对比偏好学习：无需强化学习即可从人类反馈中学习

我们知道，ChatGPT 的成功离不开 RLHF 这个「秘密武器」。不过 RLHF 并不是完美无缺的，存在难以处理的优化难题。本文中，斯坦福大学等研究机构的团队探索用「对比偏好学习」替换掉「强化学习」，在速度和性能上都有不俗的表现。在模型与人类意图对齐方面，根据人类反馈的强化学习（RLHF）已经成为一大流行范式。通常来说，RLHF 算法的工作过程分为两个阶段：一、使用人类偏好学习一个奖励函数；二、通过使用强化学习优化所学习的奖励来对齐模型。RLHF 范式假定人类偏好的分布遵照奖励，但近期有研究认为情况并非如此，人类

11/13/2023 11:56:00 AM

机器之心

资讯热榜

Microsoft Releases 700 Real AI Cases to Explore New Intelligent Work Models 微软发布 700 个真实 AI 案例，探索智能化工作新模式苹果发布全新Xcode 26开发者工具：内置ChatGPT先进AI功能 Li Hang, head of ByteDance AI Lab, resigns; Seed team enters adjustment period 豆包App“一句话P图”功能全新升级基于SeedEdit 3.0实现全面优化 DeepSeek前高管秘密创业，新AI Agent项目已获顶级VC押注苹果向开发者开放本地AI能力，推出全新Foundation Models框架支持MCP！开源智能体开发框架 Rowboat：打造你的智能助手只需几分钟

标签云

人工智能 AI OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek AI绘画谷歌数据机器人大模型 Midjourney 用户智能开源微软 GPT Meta 学习图像技术 AI创作 Gemini 论文马斯克 Stable Diffusion 算法英伟达代码 Anthropic 芯片开发者生成式蛋白质腾讯神经网络训练 3D 研究生成智能体苹果计算机器学习 Sora Claude AI设计 AI for Science GPU AI视频人形机器人搜索华为百度场景大语言模型 xAI 预测伟达深度学习 LLM 字节跳动 Transformer Agent 模态具身智能神器推荐工具文本视觉 LLaMA 算力 Copilot 驾驶大型语言模型 API RAG 应用架构