从自然对话中学习反馈：一种可扩展的语言模型改进方法

从自然对话中学习反馈：一种可扩展的语言模型改进方法

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_36829761/article/details/140483060

在人工智能和自然语言处理领域，人类反馈数据对于开发高质量的语言模型至关重要。然而，收集这些反馈数据往往成本高昂，且难以大规模进行。近期，来自希伯来大学和麻省理工学院的研究人员提出了一种创新的方法，可以从用户与聊天模型的自然交互中提取有价值的反馈信息，并利用这些信息来训练和改进语言模型。这项研究不仅为获取大规模反馈数据提供了一种可行的途径，还展示了利用这些自然反馈数据训练模型的显著效果。

研究背景

目前，语言模型的标准训练流程通常包括两个阶段：预训练和对齐。在预训练阶段，模型通过处理大量文本数据来学习语言的基本规律和知识。而在对齐阶段，模型则需要通过人类反馈数据进行微调，以更好地符合人类的期望和偏好。这个过程通常涉及到人工标注和评分，因此成本高昂且难以扩展。

研究者们注意到，在人类之间的对话中，我们并不需要专门的评论员来判断对方是否满意我们的回答。相反，我们可以从对话本身中推断出这些信息。基于这一洞察，研究团队提出了一种从人机对话中自动提取自然反馈的方法。

自然反馈的优势

相比于传统的人工标注方法，从自然对话中提取反馈具有以下几个优势：

1. 可扩展性强：随着像ChatGPT这样的通用助手模型的普及，人机对话数据正在以前所未有的速度增长。这为获取大规模反馈数据提供了可能性。
2. 更贴近真实场景：自然对话中的反馈更接近于两个人类对话者之间的反馈方式，可能包含更多有价值的信息，有助于模型更好地对齐人类偏好。
3. 减少偏差：与使用其他模型生成反馈的方法相比，自然反馈更不容易受到模型偏见和"幻觉"的影响，更易于解释和验证。