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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