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人工智能大型语言模型LLM在自然语言处理任务中扮演着重要角色。这些模型通过大量数据集进行训练能够理解和生成类似人类的文本。它们已经彻底改变了自然语言处理的领域因为它们能够理解和发展出类人的文本。这些模型在生活的各个领域都有着广泛的应用。
加州大学伯克利分校的研究人员最近推出了一款开源大型语言模型Starling-7B。该模型通过从人工智能反馈中学习强化RLAIF进行训练。它不仅利用了我们最新开发的奖励训练和策略调整管道还结合了新的GPT-4标记排名数据集Nectar以及先进的奖励训练和策略调整管道。
Starling-7B: Increasing LLM Helpfulness Harmlessness with RLAIF Starling-7B的基础是GPT-4标记排名数据集Nectar。该数据集包含183,000个聊天提示每个提示提供来自不同模型如GPT-4、GPT-3.5-instruct、GPT-3.5-turbo、Mistral-7B-Instruct和Llama2-7B的七种响应共计380万对比较。为了确保公平性研究人员在使用GPT-4进行排名时投入了大量精力来减少位置偏见这一过程在数据集部分有详细说明。
https://huggingface.co/berkeley-nest/Starling-LM-7B-alpha 他们使用学习奖励模型对Openchat 3.5语言模型进行了改进并取得了令人印象深刻的成果。AlpacaEval评分从88.51%提高到91.99%而MT-Bench评分从7.81提高到8.09。这些指标作为标准评估了聊天机器人的实用性。
研究人员还用直接偏好优化DPO方法将该模型与早期的开源模型如Zephyra-7B、Neural-Chat-7B和Tulu-2-DPO-70B进行了测试。尽管这些模型在Chatbot Arena中表现良好但与顶级的SFT模型如OpenHermes 2.5和Openchat 3.5相比它们还未能完全发挥RLHF的全部潜力。
研究人员强调该模型还面临一些挑战。它容易受到欺骗或操纵方法的影响。此外该模型在数学或推理任务上表现不佳其输出的事实准确性有时也无法保证。他们还指出该模型偶尔会出现冗长和易受越狱提示的问题。尽管如此他们仍致力于改进Starling-7B。
为了解决这个问题他们提出进一步完善该模型利用基于规则的奖励模型其中GPT-4作为指导使用GPT-4技术报告中概述的技术。
总之Starling-7B代表了LLM领域的重大进步展示了通过人工智能反馈进行强化学习的可能性。自然语言处理领域因这些模型与社区共享知识的合作而得到增强。研究人员正在努力提高模型的性能并解决其局限性。
