本文介绍了人类反馈强化学习 (RLHF) 和动态参数优化 (DPO) 的概念和应用，它们是一种利用人类偏好和指导来训练和改进机器学习模型的方法。文章以语言模型微调为例，展示了如何使用 RLHF 和 DPO 提高模型的性能和质量。

本文介绍了大语言模型的构建流程，包括预训练、有监督微调、奖励建模和强化学习四个阶段。预训练阶段利用海量文本数据提取语言知识，有监督微调阶段将模型适应特定任务，奖励建模阶段评估文本质量，强化学习阶段调整参数使模型生成更高质量文本。

LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning. 本文介绍了如何使用奖励模型和强化学习算法（如PPO）对LLM进行微调，以生成与人类偏好更一致的文本。. 通过RLHF过程，模型的权重不断更新以提高奖励得分，最终目标是创建一个与人对齐的模型。. 让 ...

有限数据量如何最大化提升模型效果？. 百度工程师构建数据增强服务. 在AI模型开发的过程中，许多开发者被不够充足的训练数据挡住了提升模型效果的脚步，一个拥有出色效果的深度学习模型，支撑它的通常是一个庞大的标注数据集。. 因此，提升模型的效果 ...

图6. 主动学习领域定义未标注数据对模型提升帮助的指标包括不确定性、差异性和多样性等。不确定性指现有模型对该样本的推理置信度不够高，差异性指新样本跟已标注数据集的样本差异，多样性则是强调新样本内部足够多样化。

在机器学习和深度学习的世界里，数据是驱动模型性能提升的关键。然而，现实世界中高质量标注的数据往往稀缺且昂贵。为了克服这一挑战，数据增强技术应运而生，它通过模拟真实世界数据的多样性和复杂性，在无需额外数据标注的情况下，有效扩大训练数据集，从而增强模型的泛化能力和鲁棒 ...