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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
3/4/2024 11:13:00 AM
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