Anthropic LLM论文阅读笔记

  • 研究时间:与Instrcut GPT同期的工作,虽然其比ChatGPT发布更晚,但是其实完成的时间比ChatGPT更早。
  • 与ChatGPT的应用区别:该模型比ChatGPT回答我不知道的概率更高。
  • 将强化学习用于大语言模型(RLHF):发现这种方法可以提升几乎在所有NLP任务上的性能。随着参数的增加,效果也越来越好。如果模型经过了强化学习的辅助,效果会进一步提升;如果经过了有用性的训练,模型会有更大的提升;但是如果经过了有害性的训练,模型的有用性会下降,非有害性会提升。
  • 模型不断更新:每个星期用一个新的奖励函数和强化学习目标进行训练,相当于一个在线学习。
  • 模型实现了有用性和无害性:让模型分别在两组表示有用性和无害性的数据集上进行学习。这两个特性其实是相矛盾的,尽管将两个数据集放在一起训练问题也不大,但是仍然需要后续的改进来进行优化。
  • 数据标注:数据标注阶段,每次让模型生成两个回答,让标注工人选择他们觉得更好的回答。
  • RLHF对不同规格的模型的效果:如果模型本身的规模较小,经过RLHF后Zero-shot条件下的模型准确度会下降;但是这个问题在模型规模变大后解决掉。
  • 数据类型:采用的是多轮对话数据,而非常规的QA(单轮)数据,因此和ChatGPT的方式是类似的。
  • 比较不同模型的效果:通过Elo分数进行比较,通过Elo分数计算两个模型中的获胜率。获胜率越高,模型效果越好。
  • 模型精确度与数据量的关系:随着数据量的指数级提升,模型的精确度呈现一个线性的提升。
  • 模型精确度和对话轮数的关系:总体趋势是,对话轮数变多时,模型的精确度会下降。
相关推荐
前端双越老师5 分钟前
建议应届毕业生不要再做前端开发了
人工智能·面试·ai编程
aneasystone本尊9 分钟前
学习 Dify 的工具系统
人工智能
nju_spy14 分钟前
牛客网 AI题(二)机器学习 + 深度学习
人工智能·机器学习·笔试·tf-idf·pca·位置编码·k-means
周杰伦_Jay19 分钟前
【Mac下通过Brew安装Ollama 】部署 DeepSeek 轻量模型(实测版)
人工智能·macos·数据挖掘·database·1024程序员节
北青网快讯21 分钟前
CDN5上线AI智能防御系统,为香港CDN加速服务注入新一代安全与智能动力
人工智能·安全
IT_陈寒22 分钟前
Python 3.12震撼发布:5大性能优化让你的代码提速50%,第3点太香了!
前端·人工智能·后端
恋猫de小郭42 分钟前
今年各大厂都在跟进的智能眼镜是什么?为什么它突然就成为热点之一?它是否是机会?
android·前端·人工智能
l1t1 小时前
利用DeepSeek改写递归CTE SQL语句为Python程序及优化
数据库·人工智能·python·sql·算法·性能优化·deepseek
Debroon2 小时前
用FastAPI封装Qwen云端API,本机Postman测试,再用Django做前端界面调用
人工智能
格林威3 小时前
常规环形光源在工业视觉检测上的应用
人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·工业相机·工业光源·环形光源