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HuggingAI

2024-03-29 08:30

深入探究人类反馈对齐过程中的学习机制 让大型语言模型（LLMs）与人类的意图保持一致，对于在现实世界中安全地应用这些模型至关重要。尽管现行的对齐技术已在实践中显示出成效，但理论上阐释这些方法如何塑造模型行为，仍是一个待解之谜。本研究尝试从理论层面剖析人类偏好对齐过程中的学习机制。我们明确指出，偏好数据集的分布如何左右模型更新的频率，并确保了训练精确度的严格保障。此外，我们还发现了一种微妙现象：优化过程更倾向于重视那些容易区分偏好的行为。通过在当前的LLMs和对齐任务上的实证研究，我们证实了这些发现，不仅巩固了我们的理论洞见，也为未来对齐策略的考量提供了新的启示。提醒：本文可能包含敏感内容，请读者审慎阅读。 原文链接:[\[2403.18742\] Understanding the Learning Dynamics o...](https://arxiv.org/abs/2403.18742 "[2403.18742] Understanding the Learning Dynamics o...") #arXiv论文# #LLM理论# #人工智能# #对齐理论#

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arXiv论文

LLM理论

人工智能

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2024-03-29 08:30

深入探究人类反馈对齐过程中的学习机制 让大型语言模型（LLMs）与人类的意图保持一致，对于在现实世界中安全地应用这些模型至关重要。尽管现行的对齐技术已在实践中显示出成效，但理论上阐释这些方法如何塑造模型行为，仍是一个待解之谜。本研究尝试从理论层面剖析人类偏好对齐过程中的学习机制。我们明确指出，偏好数据集的分布如何左右模型更新的频率，并确保了训练精确度的严格保障。此外，我们还发现了一种微妙现象：优化过程更倾向于重视那些容易区分偏好的行为。通过在当前的LLMs和对齐任务上的实证研究，我们证实了这些发现，不仅巩固了我们的理论洞见，也为未来对齐策略的考量提供了新的启示。提醒：本文可能包含敏感内容，请读者审慎阅读。 原文链接:[\[2403.18742\] Understanding the Learning Dynamics o...](https://arxiv.org/abs/2403.18742 "[2403.18742] Understanding the Learning Dynamics o...") #arXiv论文# #LLM理论# #人工智能# #对齐理论#

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深入探究人类反馈对齐过程中的学习机制 让大型语言模型（LLMs）与人类的意图保持一致，对于在现实世界中安全地应用这些模型至关重要。尽管现行的对齐技术已在实践中显示出成效，但理论上阐释这些方法如何塑造模型行为，仍是一个待解之谜。本研究尝试从理论层面剖析人类偏好对齐过程中的学习机制。我们明确指出，偏好数据集的分布如何左右模型更新的频率，并确保了训练精确度的严格保障。此外，我们还发现了一种微妙现象：优化过程更倾向于重视那些容易区分偏好的行为。通过在当前的LLMs和对齐任务上的实证研究，我们证实了这些发现，不仅巩固了我们的理论洞见，也为未来对齐策略的考量提供了新的启示。提醒：本文可能包含敏感内容，请读者审慎阅读。 原文链接:[\[2403.18742\] Understanding the Learning Dynamics o...](https://arxiv.org/abs/2403.18742 "[2403.18742] Understanding the Learning Dynamics o...") #arXiv论文# #LLM理论# #人工智能# #对齐理论#

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深入探究人类反馈对齐过程中的学习机制 让大型语言模型（LLMs）与人类的意图保持一致，对于在现实世界中安全地应用这些模型至关重要。尽管现行的对齐技术已在实践中显示出成效，但理论上阐释这些方法如何塑造模型行为，仍是一个待解之谜。本研究尝试从理论层面剖析人类偏好对齐过程中的学习机制。我们明确指出，偏好数据集的分布如何左右模型更新的频率，并确保了训练精确度的严格保障。此外，我们还发现了一种微妙现象：优化过程更倾向于重视那些容易区分偏好的行为。通过在当前的LLMs和对齐任务上的实证研究，我们证实了这些发现，不仅巩固了我们的理论洞见，也为未来对齐策略的考量提供了新的启示。提醒：本文可能包含敏感内容，请读者审慎阅读。 原文链接:[\[2403.18742\] Understanding the Learning Dynamics o...](https://arxiv.org/abs/2403.18742 "[2403.18742] Understanding the Learning Dynamics o...") #arXiv论文# #LLM理论# #人工智能# #对齐理论#

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