【论文解读】RLAIF基于人工智能反馈的强化学习
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。
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大模型微调非得依赖人类数据吗？DeepMind：用带反馈的自训练更好
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。
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“萝卜快跑”自动驾驶遭大量投诉，武汉经开区称将约谈反馈
近日，在长江网武汉市民留言板上，与“萝卜快跑”相关的留言数量上升，目前已累计达到338条。近期出现的相关留言大多聚焦在“萝卜快跑”引发的交通拥堵问题上，留言者纷纷表达了对这一现象的担忧和不满。针对这一
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ChatGPT的这项核心技术要被替代了？谷歌提出基于AI反馈的强化学习
无人驾驶大数据文摘出品租！GPU云资源新上线一批A100/A800运营商机房，服务有保障扫码了解详情☝
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景联文数据标注：ChatGPT成功的秘密——人类反馈强化学习(RLHF)
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
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部分ChatGPTPlus用户反馈必应联网功能失效
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；
