主要观点总结
文章讨论了人工智能(AI)在强化学习(RL)和指令遵从(instruction following)方面的新范式和进步，特别是在大语言模型(LLM)的训练和应用中。RL被认为是提高模型推理能力的关键，同时面临算法、系统和数据层面的挑战。文章还讨论了指令遵从的重要性和挑战，以及RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)在提高AI与人类协同能力方面的作用。此外，文章还探讨了alignment问题，即如何确保AI系统与其实际需求的核心价值保持一致。
关键观点总结
关键观点1: RL在LLM中的重要性
RL被认为是提高模型推理能力的关键，特别是在指令遵从方面，需要在线探索和及时奖励反馈。
关键观点2: RLHF的作用和挑战
RLHF通过利用人类的反馈来学习奖励函数，帮助模型减少幻觉并增强reasoning能力，但面临算法、系统和数据层面的挑战。
关键观点3: 指令遵从的重要性和挑战
指令遵从是alignment的一个特殊形式，需要设计合适的prompt和response数据，同时确保AI在执行任务时保持一定的不确定性。
关键观点4: alignment问题
如何确保AI系统与其实际需求的核心价值一致，是一个重要但复杂的问题，需要考虑AI与人类如何协同工作。
文章预览
分享人：吴翼 编辑整理：yanjun, hanbo AGI 正在迎来新范式，RL 是 LLM 的秘密武器。 最近几个月，我们能明显感受到头部 AI labs 在形成一些新共识：post training 的重要程度在提高，需要的计算资源可能在未来超过 pre training；RL 成为提高模型 reasoning 能力的重要范式，需要大量的探索和突破 。今天我们讨论的 Agent 也是从强化学习中最早被定义的。 曾在 OpenAI 负责 post-traning 的 John Schulman 是 RL 的拥趸和布道者，他认为， post-training 是模型变得越来越聪明的重要原因，而 RLHF 是这其中最重要的技术 tricks。 John Schulman 对 RLHF 的信仰来自他在 OpenAI 的亲身实践：GPT-4 的 Elo 分数之所以能比第一代 GPT 高出 100 分也和 post-traning 的提升相关。 Scaling law 让 AI 更聪明，而 RL 让 AI 更有用。我们相信，RL 会在 LLM 发展中扮演越来越重要的作用。 为了更全面地理解 RL，海
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