網(wǎng)站設(shè)計哪家穩(wěn)定,sql server網(wǎng)站建設(shè),邯鄲網(wǎng)站建設(shè)網(wǎng)絡(luò)公司,適合手機的網(wǎng)站簡介 文章探討了當前大模型面臨的bad case問題#xff0c;指出若不解決底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題#xff0c;大模型將淪為信息檢索工具。文章介紹了在線策略蒸餾技術(shù)#xff0c;這是一種結(jié)合了強化學習(在線策略)和蒸餾(密集獎勵信號)的創(chuàng)新方法。它從學生模型采樣軌跡#xff0c;…簡介文章探討了當前大模型面臨的bad case問題指出若不解決底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題大模型將淪為信息檢索工具。文章介紹了在線策略蒸餾技術(shù)這是一種結(jié)合了強化學習(在線策略)和蒸餾(密集獎勵信號)的創(chuàng)新方法。它從學生模型采樣軌跡由教師模型對每個詞元進行評分提供密集反饋幫助學生模型更有效地學習和避免錯誤有望突破當前大模型的技術(shù)瓶頸。大模型沒法解決bad case的話最終只能變成一個信息檢索工具。所謂的算法創(chuàng)新不去解決底層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題最終只能吃剩飯。所謂的在線蒸餾22年就被RL的人玩爛了?，F(xiàn)在把模型做小之后干啥呢群體博弈各種小模型對弈接著吃RL剩飯這么吃那RL解決不了的問題咋辦呢必須支持Sutton大模型估計也就到這了。但是大模型還有很大落地空間巨大落地空間。在線策略蒸餾 (On-Policy Distillation)https://thinkingmachines.ai/blog/on-policy-distillation/引言大型語言模型LLMs能夠在聚焦的領(lǐng)域中展現(xiàn)出專家級性能這是多項能力疊加的結(jié)果輸入感知、知識檢索、計劃選擇和可靠執(zhí)行。這需要一系列的訓練方法我們可以將其劃分為三個主要階段預(yù)訓練 (Pre-training)教授通用能力例如語言使用、廣義推理和世界知識。中度訓練 (Mid-training)傳授領(lǐng)域知識例如代碼、醫(yī)療數(shù)據(jù)庫或公司內(nèi)部文檔。后訓練 (Post-training)引出目標行為例如指令遵循、數(shù)學問題推理或聊天。經(jīng)過更強訓練的小型模型通常能在其受訓的專業(yè)領(lǐng)域中勝過更大型的通用模型。使用小型模型有許多益處它們可以為隱私或安全考慮在本地部署可以更容易地持續(xù)訓練和更新并節(jié)省推理成本。要利用這些優(yōu)勢需要在訓練的后期階段選擇正確的方法。對“學生”模型進行后訓練的方法可分為兩種在線策略訓練 (On-policy training)從學生模型本身采樣軌跡 (rollouts)并為其分配一定的獎勵。離線策略訓練 (Off-policy training)依賴于來自外部源的目標輸出學生模型學習模仿這些輸出。例如我們可以通過強化學習 (Reinforcement Learning, RL)進行在線策略訓練通過評估學生的每次軌跡是否解決了問題。在線策略訓練的優(yōu)勢在于學生通過訓練自己的樣本能更直接地學習避免錯誤。但 RL 有一個主要缺點它提供的反饋非常稀疏無論使用了多少詞元每次訓練回合教授的比特數(shù)是固定的。這種反饋的稀疏性使得 RL 在許多應(yīng)用中效率低下。離線策略訓練通常通過監(jiān)督微調(diào) (Supervised Fine-Tuning, SFT)完成在經(jīng)過精心策劃的一組特定任務(wù)的標記示例上進行訓練。這些標記示例的來源可以是已被證明在該任務(wù)上表現(xiàn)良好的**“教師”模型**。我們可以使用一種稱為蒸餾 (distillation)的機制訓練學生模型以匹配教師模型的輸出分布。我們基于教師軌跡進行訓練包括中間思考步驟在內(nèi)的完整生成詞元序列。離線策略訓練的缺點在于學生是在教師經(jīng)常出沒的上下文中學習而不是在學生本身經(jīng)常遇到的上下文中學習。這可能導(dǎo)致復(fù)合誤差如果學生犯了一個教師從未犯過的早期錯誤它會發(fā)現(xiàn)自己越來越偏離訓練中觀察到的狀態(tài)。觀測到的另一個問題是學生可能學會模仿教師的風格和信心但不一定模仿其事實準確性。我們希望將 RL 的在線策略相關(guān)性與蒸餾的密集獎勵信號結(jié)合起來。對于 LLM 的后訓練而言這就是在線策略蒸餾。方法采樣方式獎勵信號監(jiān)督微調(diào) (Supervised finetuning)離線策略 (off-policy)密集 (dense)強化學習 (Reinforcement learning)在線策略 (on-policy)稀疏 (sparse)在線策略蒸餾 (On-policy distillation)在線策略 (on-policy)密集 (dense)在線策略蒸餾——兩全其美在線策略蒸餾的核心思想是從學生模型中采樣軌跡并使用高性能的教師模型對每條軌跡中的每一個詞元進行評分。回到上面的數(shù)學示例在線策略蒸餾將對解決方案的每一步進行評分懲罰導(dǎo)致學生得出錯誤答案的錯誤同時強化執(zhí)行正確的步驟。在大模型時代我們?nèi)绾斡行У娜W習大模型現(xiàn)如今大模型崗位需求越來越大但是相關(guān)崗位人才難求薪資持續(xù)走高AI運營薪資平均值約18457元AI工程師薪資平均值約37336元大模型算法薪資平均值約39607元。掌握大模型技術(shù)你還能擁有更多可能性? 成為一名全棧大模型工程師包括PromptLangChainLoRA等技術(shù)開發(fā)、運營、產(chǎn)品等方向全棧工程? 能夠擁有模型二次訓練和微調(diào)能力帶領(lǐng)大家完成智能對話、文生圖等熱門應(yīng)用? 薪資上浮10%-20%覆蓋更多高薪崗位這是一個高需求、高待遇的熱門方向和領(lǐng)域? 更優(yōu)質(zhì)的項目可以為未來創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供基石。一直在更新更多的大模型學習和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費領(lǐng)取【保證100%免費】一、AGI大模型系統(tǒng)學習路線很多人學習大模型的時候沒有方向東學一點西學一點像只無頭蒼蠅亂撞下面是我整理好的一套完整的學習路線希望能夠幫助到你們學習AI大模型。第一階段 從大模型系統(tǒng)設(shè)計入手講解大模型的主要方法第二階段 在通過大模型提示詞工程從Prompts角度入手更好發(fā)揮模型的作用第三階段 大模型平臺應(yīng)用開發(fā)借助阿里云PAI平臺構(gòu)建電商領(lǐng)域虛擬試衣系統(tǒng)第四階段 大模型知識庫應(yīng)用開發(fā)以LangChain框架為例構(gòu)建物流行業(yè)咨詢智能問答系統(tǒng)第五階段 大模型微調(diào)開發(fā)借助以大健康、新零售、新媒體領(lǐng)域構(gòu)建適合當前領(lǐng)域大模型第六階段 以SD多模態(tài)大模型為主搭建了文生圖小程序案例第七階段 以大模型平臺應(yīng)用與開發(fā)為主通過星火大模型文心大模型等成熟大模型構(gòu)建大模型行業(yè)應(yīng)用。二、640套AI大模型報告合集這套包含640份報告的合集涵蓋了AI大模型的理論研究、技術(shù)實現(xiàn)、行業(yè)應(yīng)用等多個方面。無論您是科研人員、工程師還是對AI大模型感興趣的愛好者這套報告合集都將為您提供寶貴的信息和啟示。三、AI大模型經(jīng)典PDF書籍隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展AI大模型已經(jīng)成為了當今科技領(lǐng)域的一大熱點。這些大型預(yù)訓練模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其強大的語言理解和生成能力正在改變我們對人工智能的認識。 那以下這些PDF籍就是非常不錯的學習資源。四、AI大模型各大場景實戰(zhàn)案例結(jié)語【一一AGI大模型學習 所有資源獲取處無償領(lǐng)取一一】所有資料 ?? 朋友們?nèi)绻行枰?《LLM大模型入門進階學習資源包》掃碼獲取~