【博士论文】朝向大规模语言模型的原则性训练与服务

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来源：专知 本文 约1000字 ，建议阅读 5 分钟 本论文通过两个关键贡献解决了这些挑战：推动基于人类反馈的强化学习（RLHF）在后期训练中的应用，并通过新颖的缓存策略优化LLM的服务。 大规模语言模型（LLM），由拥有数十亿到数万亿参数的神经网络驱动，由于其计算需求，面临着训练效率和部署可扩展性方面的关键挑战。本论文通过两个关键贡献解决了这些挑战：推动基于人类反馈的强化学习（RLHF）在后期训练中的应用，并通过新颖的缓存策略优化LLM的服务。 首先，我们提供了RLHF的全面理论分析，提出了具有接近最优样本复杂度的奖励学习算法。我们通过实际案例研究验证了这些算法的有效性，包括开发Starling-7B模型，这是一个与RLHF对齐的模型，展示了在人工偏好基准测试中的强大表现。 其次，我们设计了专门为LLM推理量身定制的接近最优 ………………………………