用PIT框架提升大型语言模型的质量
要点:
1. 大型语言模型(LLMs)在各种复杂任务中取得了最先进的结果,但存在限制,如产生不正确的信息、推理错误或无用的内容。
2. 研究人员提出了“Implicit Self-Improvement (PIT) framework”,该框架允许LLMs从人类偏好数据中学习改进目标,无需明确的评分标准。
3. PIT框架通过利用偏好数据来训练奖励模型,成功提高了LLMs的响应质量,优于提示性方法,特别是在低温度设置下。
传统方法中,提高LLMs性能需要通过人工注释来收集更多多样化和高质量的训练数据,但这是一项资源密集型的任务,尤其是对于专业领域而言。为了解决这个问题,来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和Google的研究人员提出了“Implicit Self-Improvement (PIT) framework”。
PIT框架的核心思想是利用人类偏好数据来训练奖励模型,而无需明确的评分标准。与传统的强化学习从人类反馈(RLHF)中最大化响应质量不同,PIT旨在最大化响应与参考响应之间的质量差距,更好地与人类偏好一致。研究人员进行了一系列实验,使用真实世界和合成数据集来评估PIT与提示性方法的性能,结果显示PIT在提高响应质量方面明显优于提示性方法。
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与依赖提示进行自我改进的Self-Refine方法相比,PIT表现更佳。此外,研究还探讨了温度设置对自我改进方法的影响,指出在低温度下PIT能够取得更好的结果,而在高温度下Self-Refine更适用。此外,研究还研究了课程强化学习和改进迭代次数的重要性,强调在实际应用中需要谨慎考虑停止条件。
综上所述,Implicit Self-Improvement PIT框架为提高大型语言模型的性能提供了一种有前途的途径。通过从人类偏好数据中学习改进目标,PIT解决了传统提示方法的限制,并展示了在各种数据集和条件下提高LLMs响应质量的有效性。
腾讯推新技术Paint3D 给3D模型生成高清纹理
要点:腾讯推出的技术Paint3D能够根据文本或图像输入,在不具有内嵌光照信息的3D模型上生成高分辨率、无光照的多样化纹理贴图。Paint3D利用两阶段纹理生成框架,首先通过预训练2D图像生成模型获取输入的引导信息,然后在UV纹理空间上训练无光照扩散模型,生成无光照纹理,提升3D模型纹理生成效果。站长网2024-01-02 15:04:170000混战中的机会:本地生活服务商如何突围
2024年的本地生活可能会呈现出一种分层竞争的态势。一方面,两个头部平台抖音生活服务和美团的竞争,大概率会从供给规模之争蔓延到经营之争。原因是,两家经调整后的组织结构都更聚焦,更注重商业化效率。另一方面,小红书、视频号正在以差异化的方式入场,快手据说也在大规模引入服务商。一般来讲,行业发展到新阶段,核心平台战略调整之时,也是服务商能力结构变化或者整个服务商生态都迎来改变的时候。0000大模型总结摘要靠谱吗?比人类写的流畅,用GPT-4幻觉还少
以后文本摘要总结任务,可以放心交给大模型了。文本摘要,作为自然语言生成(NLG)中的一项任务,主要用来将一大段长文本压缩为简短的摘要,例如新闻文章、源代码和跨语言文本等多种内容都能用到。随着大模型(LLM)的出现,传统的在特定数据集上进行微调的方法已经不在适用。我们不禁会问,LLM在生成摘要方面效果到底如何?站长网2023-09-20 15:37:5100021分钟复刻明星语音,这家AI创企开年跻身独角兽
2024年第一个月,又一AI初创公司跻身独角兽:专注于AI语音合成的ElevenLabs,刚刚完成8000万美元(约合人民币5.7亿元)B轮融资,估值超过10亿美元。在语音克隆领域,ElevenLabs(11Labs)是公认的最强工具之一。因霉霉说中文、郭德纲说英语相声视频而红极一时的HeyGen,就使用了11Labs的音频产品。而现在,新一轮融资佐证了资本市场对这家初创企业的看好:站长网2024-01-24 09:11:440000谷歌「Alpha」家族再填新成员AlphaDev 将排序算法提速70%
谷歌DeepMind最新研究成果让人惊叹!今天,Alpha家族又迎来了一名新成员:AlphaDev。这款新算法不仅是整个计算机生态系统的基础,甚至可以颠覆传统排序算法。据称,它可以让排序算法的速度提高70%,在某些算法上,甚至比人类要快三倍!这是C排序库十多年来首次更新,AI正在以前所未有的方式优化全球的代码,创造出了新的里程碑。站长网2023-06-09 19:25:520000