使用PyTorch实现GPT-2直接偏好优化训练：DPO方法改进及其与监督微调的效果对比
基于人类反馈的强化学习(RLHF)已成为大型语言模型(LLM)训练流程中的关键环节，并持续获得研究界的广泛关注。 本文将探讨RLHF技术，特别聚焦于直接偏好优化(Direct Preference Optimization, DPO)方法，并详细阐述了一项实验研究：通过DPO对GPT-2 124M模型进行调优，同时与传统监督微调(Supervised Fine-tuning, SFT)方法进行对....
AIGC使用问题之GPT-1如何优化目标函数，如何做模型微调
问题一：GPT-1如何优化目标函数？如何做模型微调？ GPT-1如何优化目标函数？如何做模型微调？ 参考回答： 使用对数最大似然函数来计算loss，并使用transformer的解码器来处理文本数据，其中引入了position embedding来编码位置信息。 GPT-1在微调时使用的是带有标号的数据集。模型根据输入的序列x预测其标号y，对于...
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