核心概念
大型語言模型 (LLM) 的對齊訓練過程中存在著大量的冗餘參數更新,透過識別並專注於與對齊任務最相關的神經元和訓練數據,可以有效提高對齊效果和效率。
標題:並非所有東西都是你需要的:邁向低冗餘的大型語言模型對齊優化
作者:Zhipeng Chen, Kun Zhou, Wayne Xin Zhao, Jingyuan Wang, Ji-Rong Wen
本研究旨在解決大型語言模型 (LLM) 在對齊訓練過程中存在的冗餘參數更新問題,提出一個低冗餘對齊方法 (ALLO),以提高對齊效果和效率。