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大模型（LLMs�Q�强化学�?mdash;—RLHF及其变种�?nbsp; PDF 下蝲

转蝲自：http://www.python222.com/article/1206

相关截图�Q?/strong>

主要内容�Q?/strong>

一、介�l�一�?/strong> LLM的经兔R��训练Pipeline�Q?/strong>

目前��Z��Transformer decoder�?/span>LLM�Q�比�?/span>ChatGPT�?/span>LLaMA�?/span>baichuan�{�，通常都会有基于预训练�?/span>base�?/span>

型和�?/span>base模型臛_��使用RLHF微调�?/span>Chat模型�Q?/span>Chat模型的训�l�一般都包括如下三个步骤�Q�预训练�Q�有监督�?/span>

调和寚w��?/span>

1. 在预训练阶段�Q�模型会从大量无标注文本数据集中学习通用知识�Q?/span>

2. 使用「有监督微调」（SFT�Q�优化模型以更好地遵守特定指令；

3. 使用寚w��技术��LLM可以更有用且更安全地响应用户提示�?/span>

二、预训练�Q?/strong>Pre-training�Q�篇

2.1 具体介绍一�?预训�l�（Pre-training�Q�？

预训�l�（Pre-training�Q�：利用数十亿到��C��亿个token的庞大文本语料库 �Ҏ(gu��)��型��l?预训�l�，�?模型能够 �Ҏ(gu��)��

提供的文本来预测「下一个单词」�?/span>

三、有监督微调�Q?/strong>Supervised Tinetuning�Q�篇

3.1 具体介绍一�?有监督微调（Supervised Tinetuning�Q�？

有监督微调（Supervised Tinetuning�Q?/span>:虽然 SFT 训练目标�?预训�l�（Pre-training�Q�类��|��也是需要模�?预测

「下一个单词」，但是需要�h工标注的指��o数据集，其中模型的输入是一个指令（�Ҏ(gu��)��d��的不同，也可能包�?/span>

一�D�输入文本）�Q�输��Zؓ模型的预期回复内�?/span>

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大模型（LLMs�Q�强化学习——RLHF及其变种�? PDF 下蝲

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