文章预览
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！ 01 Reward-Robust RLHF in LLMs 随着大型语言模型（LLMs）不断向更高级的智能形式发展，基于人类反馈的强化学习（RLHF）越来越被视为实现人工通用智能（AGI）的关键途径。然而，对基于奖励模型（RM-based）的对齐方法的依赖带来了显著挑战，因为奖励模型的不稳定性和不完美性可能导致关键问题，如奖励黑客攻击和与人类意图的错位。在本文中，作者介绍了一个旨在解决这些基本挑战的奖励稳健的RLHF框架，为LLMs中更可靠和更有韧性的学习铺平了道路。本研究的方法引入了一个新颖的优化目标
………………………………
