核心概念
文章提出了一種名為NEAT的新方法,利用負面提示來增強大型語言模型與人類價值觀和偏好的對齊。
摘要
基於負面提示的生成式語言模型對齊方法
這篇研究論文介紹了一種名為 NEAT(基於負面提示的對齊)的新方法,旨在解決大型語言模型 (LLM) 輸出與人類價值觀對齊的挑戰。
現有的對齊方法主要集中在正面例子上,而忽略了負面回應在引導模型遠離不良行為方面的重要性。
本研究旨在開發一種新方法,通過引入負面提示來解決現有對齊方法的局限性,以生成不良回應,並明確懲罰模型產生有害輸出,從而更好地將模型與人類偏好對齊。
NEAT 方法
數據準備: 使用一個恆定值對話樣本進行評分並排序,創建一個多排名數據集,以量化反映人類偏好。
線上對齊: 使用人類偏好數據集微調模型,同時在訓練期間執行實時提示驅動的採樣。獎勵模型用於對新回應進行評分並完成模型對齊。
NEAT 方法的核心要素
負面提示: 使用負面提示來生成不良回應,並明確懲罰模型產生有害輸出。
線上取樣: 在訓練過程中,使用負面和正面提示對目標模型進行線上取樣,並對新的對話樣本進行評分。
多排名數據集: 將偏好數據擴展到多排名數據集,通過結合人類反饋提供更全面的監督。