Trénovanie LLM pomocou posilňovacieho učenia
Posilňovacie učenie (RL) môže výrazne zlepšiť jazykové modely (LLM) po predtrénovaní. Prednáška zo Stanfordu predstavuje rôzne techniky, vrátane Preference Tuning a nového prístupu – On-Policy Distillation, pre efektívnejšie trénovanie LLM.
Nedávne pokroky v oblasti jazykových modelov (LLM) priniesli ohromujúce výsledky, ale trénovanie týchto gigantických systémov je stále výzva. V poslednej prednáške z kurzu CME295 na Stanforde sa docenti Amidiovia venovali fascinujúcemu spôsobu, ako posilňovacie učenie (RL) môže pomôcť vylepšiť LLM po ich predtrénovaní a jemnom doladení. Prednáška sa zameriava na rôzne techniky, vrátane Preference Tuning, Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) a najnovších metód, ako je Distillation. Cieľom je pochopiť, ako tieto metódy fungujú a aké sú ich výhody a nevýhody.
Prečo posilňovacie učenie pre LLM?
Po predtrénovaní na obrovskom množstve dát a následnom jemnom doladení pomocou ľudských anotácií, modely často potrebujú ďalšie vylepšenia. Posilňovacie učenie ponúka spôsob, ako tieto modely naučiť správať sa podľa našich preferencií a dosahovať špecifické ciele. Prednáška začína opakovaním predchádzajúcich krokov – predtrénovanie (pochopenie textu/kódu), jemné doladenie pomocou ľudských dát a Preference Tuning, ktoré využívajú RL.
