LLM超越人类时该如何对齐？谷歌用新RLHF框架解决了这个问题
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的快速发展已经使其在许多任务上的表现超越了人类。然而，如何确保这些模型与人类的价值观和偏好保持一致，即如何实现模型的对齐，仍然是一个重大挑战。 传统的强化学习从人类反馈（RLHF）框架通过优化一个固定的提示分布来对齐LLM，但这存在一...
开箱黑盒LLM！谷歌大一统框架Patchscopes实战教程来了
最近，谷歌推出了一种名为Patchscopes的大一统框架，用于解决大型语言模型（LLM）的黑盒问题。这个框架旨在通过提供一个可解释的模型，使LLM更易于理解和调试。在本文中，我们将对Patchscopes进行深入研究，并提供一个实战教程，帮助你理解和应用这个强大的工具。 Patchs...
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