当前位置: 首页 > article >正文

无需微调的对齐方法URIAL

无需微调的对齐方法URIAL

  1. 研究背景与目的:LLMs的对齐调优通常采用监督微调(SFT)和强化学习从人类反馈(RLHF),但LIMA研究表明少量示例的SFT也能实现较好对齐,暗示对齐调优可能存在“表面性质”。本研究旨在探究对齐调优对基础LLMs的具体影响,并提出不依赖SFT或RLHF的对齐方法。
  2. 实验方法
    • 对比基础与对齐模型的令牌分布:直接比较基础LLMs和它们的对齐版本(如Llama - 2和Llama - 2 - chat)之间的令牌分布,从标记排名、标记位置分布变化等方面进行分析,以揭示对齐调优的效果
    • 提出URIAL对齐方法:利用上下文学习(ICL),通过少量精心策划的风格示例和精心设计的系统提示,在不调整基础LLMs权重的情况下实现对齐。具体构建上下文示例时,先肯定用户查询并引入背景信息,然后详细列举项目或步骤
  3. 实验数据集:创建名为“just - eval - instruct”的数据集,包含来自9个现有数据集(如

http://www.kler.cn/a/585626.html

相关文章:

  • 态势感知产品通用的一些安全场景设计
  • Python实现计算地图多个点的中心位置(详细功能实现及环境搭建)
  • 子像素卷积优化记录
  • vscode 中快捷生成模板快捷键
  • C#-使用VisualStudio编译C#工程
  • 【区块链】以太坊
  • 【go】函数类型的作用
  • 多线程(超详细) (ε≡٩(๑>₃<)۶ 一心向学)
  • 数据库技术
  • C++内建函数对象
  • QT基础十四、绘图
  • RabbitMQ (Java)学习笔记
  • 高安全可靠MCU芯片AS32X601应用解析
  • 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...YOLOv4 相较于YOLOv3有哪些改进?速度更快还是更慢,为什么?(二)
  • 关于Django框架的面试题及其解析
  • 嵌入式2-按键
  • Python网络爬虫之BeautifulSoup库的使用流程和方法
  • 力扣hot100_二叉树(5)_python版本
  • 实验5 逻辑回归
  • 梯度下降法以及随机梯度下降法