偏好
Qwen发布全新偏好建模模型系列WorldPM模型
阿里巴巴旗下Qwen团队宣布推出全新偏好建模模型系列——WorldPM,包括WorldPM-72B及其衍生版本WorldPM-72B-HelpSteer2、WorldPM-72B-RLHFLow和WorldPM-72B-UltraFeedback。 这一发布引发了全球AI开发者社区的广泛关注,被认为是偏好建模领域的重要突破。 WorldPM:偏好建模的规模化新探索WorldPM(World Preference Modeling)是Qwen团队在偏好建模领域的最新力作。
什么样的偏好,才叫好的偏好?——揭秘偏好对齐数据的「三驾马车」
论文有两位共同一作。 何秉翔,清华大学博士一年级,研究方向为大语言模型对齐、强化学习。 张文斌,哈尔滨工业大学博士一年级,研究方向为自然语言处理。
英伟达开源模型 Nemotron-70B 超越 GPT-4o 和 Claude 3.5,仅次于 OpenAI o1
刚刚,英伟达开源了超强模型 Nemotron-70B,后者一经发布就超越了 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet,仅次于 OpenAI o1!AI 社区惊呼:新的开源王者又来了?业内直呼:用 Llama 3.1 训出小模型吊打 GPT-4o,简直是神来之笔!
模型偏好只与大小有关?上交大全面解析人类与32种大模型偏好的定量组分
在目前的模型训练范式中,偏好数据的的获取与使用已经成为了不可或缺的一环。在训练中,偏好数据通常被用作对齐(alignment)时的训练优化目标,如基于人类或 AI 反馈的强化学习(RLHF/RLAIF)或者直接偏好优化(DPO),而在模型评估中,由于任务的复杂性且通常没有标准答案,则通常直接以人类标注者或高性能大模型(LLM-as-a-Judge)的偏好标注作为评判标准。尽管上述对偏好数据的应用已经取得了广泛的成效,但对偏好本身则缺乏充足的研究,这很大程度上阻碍了对更可信 AI 系统的构建。为此,上海交通大学生成式
AAAI 2021 | 投票的平滑复杂度
本文是第三十五届人工智能大会(AAAI 2021)入选论文《The Smoothed Complexity of Computing Kemeny and Slater Rankings》的解读。
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