Résumé
RLHF mooy pexem biy soppi xeetu làkk bu ñor mu nekk assistant bu am njariñ, diko tàggat ci tànneefi doomi aadama yi. Dafa am solo ndax dafay méngale xeetu doxalin ak li nit ñi bëgg, te baña yam ci li ñu mëna am ci xayma.
Jàngat bu am doole ci feedback nit, ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor ci escale bi.
Plongeur bu xóot
Royuwaayu làkk buñ tàggat bu njëkk dafay wax luy waaja am ci mbind mu wóor, waaye lu wóor wuute na ak jàppale, njub, wala wóor. RLHF dafay saafara jafe-jafe yii. Bi njëkk mooy, fine-tuning biñ yor dafay jàngal model bi topp tegtal yi ci jëfandikoo misaali tontu yu nit ñi bind. Bi ci topp, nit ñi dañuy méngale ñaari tontu ci benn laaj ba noppi tànn bi gëna baax; méngale yooyu dañuy tàggat xeetu neexal bu wuute buy joxe poñ ci tontu bu nekk. Fi may jeexalee mooy xeetu làkk wi dañu ko gëna suqali ak jàng buy dooleel ngir mëna joxe tontu ci xeetu neexal bi gëna rëy. Penalty daf koy tere dem fu sori lool ci modelu original bi suko defee mu mëna wax bu baax te baña jëfandikoo quirks modelu neexal bi. RLHF nekkoon na lu am solo ci defar xeetu assistant yu ñuy jëfandikoo AIU_PROTECTED_7__
Gis-gis xarala
Royuwaayu neexal bi dañu koy faral di tàggat ci ñaari tànneef yu am ñàkkaale bu nuru Bradley-Terry, jàng jox tontu bi nit ñi taamu poñ scalar bu gëna rëy. Ginaaw loolu ñu yeesal politik bi ak PPO (Proximal Policy Optimization), luy yokk neexal bi ci noonu la KL-divergence penalty ci xeetu royuwaay bi di tere gëna xéewale ak 'pirateri neexal'. Ndax PPO dafa jafe, pexe yu bees yu melni DPO (Direct Preference Optimization) dañuy jël xeetu neexal bu leer bi ak loop buy dooleel, di gëna xéewale politik bi ci ñaari tànneef.
Jàngale lu am doole ci feedback nit
RLHF mooy pexem biy soppi xeetu làkk bu ñor mu nekk assistant bu am njariñ, diko tàggat ci tànneefi doomi aadama yi. Dafa am solo ndax dafay méngale xeetu doxalin ak li nit ñi bëgg, te baña yam ci li ñu mëna am ci xayma. Jàngat bu am doole ci feedback nit, ab bloku tabax la bu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, latency bi, ak wóor ci escale bi. Ngir gëna am xam-xam bu xóot, jàppal Reinforcement Learning From Human Feedback ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ak tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Njàngale mu am doole ci Feedback Nit, dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Tuning assistant chat suko defee mu baña nangu ay laaj yu mëna lore, ba noppi di joxe tontu yu am njariñ, yu jaar yoon, du ay mbind yu leer rek.
Ranking ñaari resumé ci tànneefi nit ñi ngir tàggat ab model buy bind resumé yu nit ñi gis ni am njariñ.
Wàññi li toxic wala génne lu jaarul yoon ci joxe tontu yu nit ñi jàpp ni dañu rafet te amul benn sikk.
Jëfandikoo DPO ci kaw benn done bu tontu yiñ taamu ak yiñ bañ ngir méngale ab xeetu open-source te doo def benn loop PPO bu mat.
Modèlu jëfandikoo
Jàngat bu am doole ci feedback nit ci jëf
Tuning assistant chat suko defee mu baña nangu ay laaj yu mëna lore, ba noppi di joxe tontu yu am njariñ, yu jaar yoon, du ay mbind yu leer rek.
Tuning assistant chat suko defee mu baña laaj luy lore, ba noppi di joxe tontu yu am njariñ, yu jaar yoon, duñu nekk ay mbind yu gëm. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bu gàtt.
Jàngat bu am doole ci feedback nit ci jëf
Ranking ñaari resumé ci tànneefi nit ñi ngir tàggat ab model buy bind resumé yu nit ñi gis ni am njariñ.
Ranking ñaari resumé ci tànneefi nit ñi ngir tàggat benn model buy bind resumé nit ñi gis ni am njariñ Teams yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee thresholds yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njuréefi produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Jàngat bu am doole ci feedback nit ci jëf
Wàññi li toxic wala génne lu jaarul yoon ci joxe tontu yu nit ñi jàpp ni dañu rafet te amul benn sikk.
Wàññi toxic wala biased outputs ci tontu yuy neexal nit ñi raters àtte respe ak kaaraange Ekip yi dañuy faral di am résultats yu gëna baax suñu joxee thresholds kalite ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ak topp njuréefi produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Jàngat bu am doole ci feedback nit ci jëf
Jëfandikoo DPO ci kaw benn done bu tontu yiñ taamu ak yiñ bañ ngir méngale ab xeetu open-source te doo def benn loop PPO bu mat.
Jëfandikoo DPO ci kaw benn done bu taamu vs. tontu yuñ bañ ngir méngale benn xeetu open-source te du doxal benn loop PPO bu mat sëkk. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.