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Einblick - Ausrichtung von Sprachmodellen auf menschliche Präferenzen
Gemischte Präferenzoptimierung: Verstärkungslernen mit Datenselektion und besserem Referenzmodell
Eine neue Methode, die Verstärkungslernen mit kontrastivem Lernen kombiniert, um Sprachmodelle effektiv an menschliche Präferenzen anzupassen.
Theoretische Analyse der Lernynamiken bei der Ausrichtung von Sprachmodellen auf menschliche Präferenzen
Die Unterscheidbarkeit von Präferenzen beeinflusst die Lerngeschwindigkeit und Genauigkeit von Sprachmodellen, die auf menschliche Präferenzen ausgerichtet werden.
Skalierung der Datendiversität für das Fine-Tuning von Sprachmodellen zur Ausrichtung auf den Menschen
Die Erhöhung der Anzahl der Antworten führt zu einer größeren Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen bei der Ausrichtung auf menschliche Präferenzen als die Erhöhung der Anzahl der Eingabeaufforderungen, bei gleichem Gesamtumfang der Annotationen.
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