专家热议打造“生物脑与数字脑”:还需引入更多反馈以提高神经网络性能
9月6日,2024Inclusion·外滩大会创新者舞台上,来自蚂蚁技术研究院图计算实验室的朱晓伟和复旦大学脑科学研究院的王云教授,共同探讨了“生物脑与数字脑”的现状和发展方向。王云教授说,尽管人类对自身的了解已经取得了很大的进步,但人们对大脑的了解程度仅为10%。他强调,对于大脑的研究仍然面临着许
9月6日,2024Inclusion·外滩大会创新者舞台上,来自蚂蚁技术研究院图计算实验室的朱晓伟和复旦大学脑科学研究院的王云教授,共同探讨了“生物脑与数字脑”的现状和发展方向。王云教授说,尽管人类对自身的了解已经取得了很大的进步,但人们对大脑的了解程度仅为10%。他强调,对于大脑的研究仍然面临着许
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本论文由伦敦大学学院、上海交通大学、布朗大学、布里斯托大学、新加坡国立大学以及萨里大学的研究者合作完成。冯熙栋是论文第一作者,即将毕业于伦敦大学学院。目前是Google DeepMind的Research Scientist,主要研究方向包括强化学习与生成模型。
无人驾驶ChatGPT的成功很大程度上归功于其采用的新的训练范式——人类反馈强化学习(RLHF)。RLHF是一种强化学习方法,它将强化学习与人类反馈相结合,通过利用人类提供的反馈来指导智能系统的行为,使其能够更加高效、快速地学习任务。在ChatGPT的训练中,人类反馈被纳入模型的学习过程中。Chat
试用者表示,“GPT搜索”的界面和答案都不够令人印象深刻,尤其对图片和偶尔令人困惑的来源标注方式感到失望,有时甚至会呈现不真实的或“幻觉”信息。这款“GPT搜索”距离能“威胁到谷歌”还差得很远。
11 月 4 日消息,根据国外科技媒体 ZDNet 报道和测试,部分 ChatGPT Plus 用户无法继续使用必应联网(Browse with Bing)功能。OpenAI 于今年 9 月下旬,以测试版的形式,邀请部分 ChatGPT Plus 用户测试 Browse with Bing 工具;
在近日的一次访谈中,“AI教父”杰弗里·辛顿表示,“人类反馈强化学习(RLHF)是垃圾,就像靠刷漆来修旧车,我们在设计软件时就应该确保有更合理的维护方式。”
一、简要介绍人类反馈强化学习(RLHF)可以有效地将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐,但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。论文进行了一场RLHF与来自人工智能反馈的RL的比较(RLAIF) 一种由现成的LLM代替人类标记偏好的技术,论文发现它们能带来相似的改善。
“作为一门新技术,AI现在最大的问题是要让其产品被更多人用起来。在我们看来,这一代AI大模型要真正成为每个人的生活助手和生活方式,要去服务更多的人。这就需要广大用户给我们提供反馈,告诉我们大模型在哪些地方是需要去改进的。”在日前的一场分享中,MiniMax副总裁刘华对观察者网如是说。MiniMax是
面对当前微调大模型主要依赖人类生成数据的普遍做法,谷歌 DeepMind 探索出了一种减少这种依赖的更高效方法。如你我所见,大语言模型(LLM)正在改变深度学习的格局,在生成人类质量的文本和解决各种语言任务方面展现出了卓越的能力。