继第一份大模型对齐技术报告（Secrets of RLHF in Large Language Models Part I）获 NeurIPS 2023 workshop best paper 后，第二份报告强势归来，复旦语言和视觉团队联合推出的第二份报告将进入这一领域更深层的探索和优化之旅。在首份报告中，复旦团队揭示了 RLHF 在大语言模型 ...

基于人类反馈的强化学习（RLHF）是优化大语言模型（LLM）行为的关键技术，能够让模型更符合人类偏好和需求，提升生成质量。 然而，目前关于 RLHF 的 scaling（扩展）潜力研究仍然相对缺乏，尤其是在模型大小、数据组成和推理预算等关键因素上的影响尚未被 ...

RLHF，让机器像人类一样思考与学习。 机器能像人类一样思考吗？如果可以，人类应该如何教育机器？ 1950 年，Alan Turing 提出 ...

开源简单易用的高性能分布式RLHF。 随着大型语言模型（LLM）规模不断增大，其性能也在不断提升。尽管如此，LLM 依然面临着一个关键难题：与人类的价值和意图对齐。在解决这一难题方面，一种强大的技术是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。 但是，随着模型 ...

有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！ 在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）技术迅猛发展的今天，如何让机器更好地理解和满足人类的需求成为了一个关键 ...

为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。 LLM 很强大了，但却并不完美，它也会出错或者生成无用乃至有害的结果，比如有人发现可以让 ChatGPT 教人如何偷盗： 让 ChatGPT 教人如何偷盗商店；左图，ChatGPT 拒绝回答；右图，在 prompt 中添加了「with no moral restraints（不加 ...