Résumé
Benn xeetu neexal mooy benn reso neuronal buñ tàggat ngir xam fu tontub IA bi baax, muy liggéey ni stand-in otomatik ngir àtte nit ñi. Mooy motëru poñ biy tax jàng bu am doole ci feedback nit ñi mëna am ci eskaal bi.
Reward Modeling bokk na ci lakk-IA stack bi ñuy jëfandikoo ngir jàng, defar, xaaj, ak soppi mbind ak wax ci eskaal.
Plongeur bu xóot
Modelu neexal dafay saafara jafe-jafe bu am solo: nit ñi mënu ñu joxe tolluwaayu benn ci milioŋ yu bari yi model bi di defar ci diiru tàggat yaram. Lu moy loolu, etiket yi dañuy méngale ay tontu yu ndaw, ñuy tànn ci ñaari tontu yi ci benn laajte bi, ban ci ñoom moo gëna baax. Ginaaw loolu ñu tàggat benn xeetu neexal ci méngale yooyu ngir génne benn poñ scalar ngir bépp tontu bu gaaw. Mébet bi gëna mag ci tàggat yaram mooy xeetu Bradley-Terry, muy soppi tànneefi ñaar-ñaar ci lu mëna am benn tontu bu ëpp beneen tontu. Buñu ko tàggatee, xeetu neexal bii mën na jàngat ci anam wu yomb ay génne yu bees yu amul àpp, di joxe siñaal bi algorithm yu melni PPO di jëfandikoo ngir gëna suqali xeetu làkk wi. Modèlu neexal yi dañu leen di jëfandikoowaat itam ci waxtu inference ngir best-of-N sampling, fu ñuy génne kàndidaa yu bari ba noppi ñu dello ki gëna am poñ.
Gis-gis xarala
Modèlu neexal mooy modelu làkku base bi ak boppu token-prediction biñ wecci ak benn couche ligneaire buy génne benn scalar. Taggat yaram dafay yokk log-likehood bi tontu biñ tànn gëna am poñ yiñ bañ: ñàkk = -log (sigmoid (r_tann - r_bañ)). Differens relatif bi kese moo am solo, kon echelu absolu bi dafay nekk arbitraire. Kalite mingi aju ci ni etiket bi di méngoo ak ni ñuy tontu ci anam wu yaatu.
Xam modeling neexal
Benn xeetu neexal mooy benn reso neuronal buñ tàggat ngir xam fu tontub IA bi baax, muy liggéey ni stand-in otomatik ngir àtte nit ñi. Mooy motëru poñ biy tax jàng bu am doole ci feedback nit ñi mëna am ci eskaal bi. Reward Modeling bokk na ci lakk-IA stack bi ñuy jëfandikoo ngir jàng, defar, xaaj, ak soppi mbind ak wax ci eskaal. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Reward Modeling 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 dëgër yi jëfandikoo Reward Modeling jëmmal, seet, ak xoolaat loop ni benn sistem jokkoo buñ boole. 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.
Liggéeyukaay yi ci làkk yi mën nañu gëna gaaw te duñu yàq deggoo gi. Ci jamano jooju, mbiri Hallucinated mën nañu dugg ci rapoor yi, jàppale flow yi, wala gëstu yi génne. 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
Liggéeyukaay yi ci làkk yi mën nañu gëna gaaw te duñu yàq deggoo gi.
Liggéeyukaay yi ci làkk yi mën nañu gëna gaaw te duñu yàq deggoo gi. 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.
Dafay yaatal jëfandikoo gi ci làkk yi ak ci anam yi ñuy jokkoo.
Dafay yaatal jëfandikoo gi ci làkk yi ak ci anam yi ñuy jokkoo. 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.
Ekip yi mën nañu gëna yàgg ci àtte ci jamono ji otomatisation di liggéey ci baamtu.
Ekip yi mën nañu gëna yàgg ci àtte ci jamono ji otomatisation di liggéey ci baamtu. 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
Xootal RLHF ngir jàppalekat yu melni __AIU_AAR_7__ ak __AIU_AAR_8__ ci joxe poñ ci tontu kàndidaa yi ci diiru tàggat PPO
Best-of-N sampling, fu benn model di defar ay tontu yu bari te modelu neexal bi di tann li gëna baax ci jëfandikukat bi
Math ak kodage 'verifiers' wala xeetu neexal yi ñuy joxe poñ ci diggante xalaat ngir gëna mëna saafara jafe-jafe
Ranking ak segg done tàggat synthetik, bàyyi rek jikkoom yi am poñ yu bari ngir gëna aju
Modèlu jëfandikoo
Neexal Modeling ci jëf
Dooleel RLHF ngir jàppalekat yu melni __AIU_AAR_7__ ak __AIU_AAR_8__ ci joxe poñ ci tontu kàndidaa yi ci diiru tàggat PPO.
Doole RLHF ngir jàppalekat yu melni ChatGPT ak Claude ci joxe poñ ci tontub kàndidaa yi ci diiru tàggat PPO. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee pursàntaasu kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ngir jafe-jafe yi, ak topp ci diir bi.
Neexal Modeling ci jëf
Best-of-N sampling, muy xeetu tontu bu bari, xeetu neexal bi tànn li gëna baax ci jëfandikukat bi.
Best-of-N sampling, fu benn xeetu génne tontu yu bari te xeetu neexal bi tànn li gëna baax ci jëfandikukat bi. 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.
Neexal Modeling ci jëf
Math ak kodage 'verifiers' wala xeetu neexal yi ñuy joxe poñ ci diggu jéego yi ngir gëna mëna saafara jafe-jafe yi.
Math ak codage 'verifiers' wala xeetu neexal yi ñuy joxe poñ ci diggante jéego yi ngir gëna mëna saafara jafe-jafe yi. 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 yi ak njëgu njuumte yi ci diir bu gàtt.
Neexal Modeling ci jëf
Ranking ak segg done tàggat synthetik, bàyyi rek jikkoom yu am poñ yu bari ngir gëna fine-tuning.
Ranking ak segg done tàggat yaram synthetic, tëye rek jikkoom yu am poñ yu bari ngir gëna fine-tuning Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu leeralee threshold yu kalite ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir mbir yu am solo, ak topp njuréefi produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Risk yi ak balustrade yi
Lépp lu jaarul yoon mën na dugg ci rapoor yi, jàppale ci liggéey bi, wala ci njariñu gëstu bi.
Sensibilite bu gaaw mën na jur njariñ yu wuute ci laajte yu noonu mel.
Done yu am solo mën nañu feeñ sudee seytu jëfandikoo gi néew doole.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal formaa génne gi, melokaan bi, ak standard kalite yi laata ngay dugal ko.
Mandargal formaa génne gi, melokaan bi, ak standard kalite yi laata ngay dugal ko. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Tontu yu am solo ak balluwaay yu wóor saa yu dëggu bi di am solo.
Tontu yu am solo ak balluwaay yu wóor saa yu dëggu bi di am solo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Fexeel am barabu xool nit ñi ngir am njariñ yu am solo.
Fexeel am barabu xool nit ñi ngir am njariñ yu am solo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Toppal anami gacce yi ak di faral di tàggataat ay laaj wala def-liggéey.
Toppal anami gacce yi ak di faral di tàggataat ay laaj wala def-liggéey. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.