今天学点AI

一文看尽LLM对齐技术：RLHF、RLAIF、PPO、DPO……

https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-08-05-4

为了对齐 LLM，各路研究者妙招连连。 这篇文章是关于大型语言模型（LLM）对齐技术的综述，涵盖了多种对齐方法，包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）、基于人工智能反馈的强化学习（RLAIF）、PPO、DPO等。主要观点：

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1. LLM对齐的重要性

• LLM虽然功能强大，但可能生成有害或无用的结果，对齐技术确保LLM与人类价值观一致。

2. RLHF技术

• 使用人类反馈微调模型，对齐语言模型与用户意图。

• InstructGPT：OpenAI的技术，通过人类偏好评估响应，优化模型性能。

• Anthropic的RLHF：研究不同规模模型的对齐效果，发现大型模型对齐带来的好处。

3. RLAIF技术

• 降低获取人类偏好数据集的成本，使用AI反馈进行强化学习。

• Anthropic的RLAIF：基于章程的监督学习和AI反馈。

• 谷歌的RLAIF：研究人类反馈与AI反馈的效果，使用结构化prompt和偏好概率。

4. 直接人类偏好优化

• 探索不依赖标量奖励信号的方法，直接优化LLM策略。

• DPO：直接偏好优化，简化对齐流程。

• DPOP、β-DPO、IPO、sDPO、GPO：DPO的不同变体，针对不同场景优化。

5. Token级DPO

• 在token层面进行信用分配，扩展DPO的应用。

6. 迭代式/在线DPO

• 持续收集新偏好数据集，提升LLM性能。

7. 二元反馈

• 使用点赞或点踩等二元反馈简化对齐过程。

8. 融合SFT和对齐

• 研究将监督式微调和对齐整合的方法，减少灾难性遗忘。

9. 长度控制式DPO和无参考DPO

• 控制LLM输出长度，消除对参考模型的需求。

10. 逐列表的偏好优化

• 使用逐列表的数据集直接进行偏好优化。

11. 负偏好优化

• 使用不期望的响应进行对齐。

12. 纳什学习

• 解决成对偏好中的不一致问题，提高对齐效果。

13. 不同方法的比较

• 研究比较了DPO、KTO、IPO、CPO等方法，发现KTO在多个基准上表现更优。

14. 未来研究方向

• 探索统一评估任务、扩展到更大规模模型、二元反馈的实验、AI反馈的有用性、加速纳什学习、迭代/在线学习的终止、简化SFT与对齐的组合。

AI新闻推荐

刚刚，“地表最强”人形机器人发布！OpenAI加持，已在宝马打工

https://www.qbitai.com/2024/08/175409.html

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基本信息

• 名称：Figure 02

• 类型：人形机器人

公司背景

• 公司：Figure AI

• 成立时间：2022年

• 投资方：OpenAI、微软、英伟达、贝佐斯等

• 估值：26亿美元

• 前代产品：Figure 01（2023年推出）

技术特点

• 视觉系统：6个高性能摄像头，AI驱动

• 续航能力：提升50%以上

• 计算能力：AI推理能力提高3倍

• 手部设计：第四代，16个自由度，承重25公斤

• 结构：外骨骼结构，提升刚度

• 语音交互：端到端语音对话推理

应用场景

• 工作场所：宝马工厂

• 工作内容：拿钢材、组装器械

设计亮点

• 外观：线路布局紧凑隐蔽，提高美观度和可靠性

• 电池组：升级至2.25KWh，延长运行时间

• UI设计：默认语音界面

社会反响

• 网友评价：对机器人进化速度表示惊叹

• 步态问题：步态被一些人认为笨拙

招聘信息

• 团队规模：120人

• 招聘状态：开放

其他信息

• CEO期望：希望Figure 02能工作近20小时/天

• AI模型：与OpenAI合作定制

个人感想

Figure 02的发布标志着人形机器人技术的又一大步。其在视觉、计算、语音交互等方面的显著提升，预示着未来劳动自动化的广阔前景。尽管存在一些设计上的争议，如步态问题，但这并不影响其在工业应用中的潜力。随着技术的不断进步，我们有理由相信，人形机器人将在不久的将来扮演更加重要的角色。

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马斯克八月最新2万字长访：xAI, Neuralink及人类未来 （附精校视频）

https://mp.weixin.qq.com/s/k3S7cnsTeYVQ3MvpAxLTEQ

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Neuralink 技术进展:

Musk 描述了 Neuralink 的最新发展，包括人体植入物的成功和未来计划，旨在通过增加电极数量和改进信号处理，大幅提升人脑与机器的通信速度。 AI 与人类融合: 他预测 AI 可能在良性情况下增强人类的快乐和生活质量，特别是在娱乐和性行为方面，并讨论了 AI 如何通过模因压缩信息，提高交流效率。 技术对人类影响: Musk 认为技术进步将对人类与人工智能的共生关系产生深远影响，包括提高交流速度和质量，以及通过 AI 增强人类体验。 AI 系统的安全性: 他强调了设计 AI 系统时避免意识形态偏见的重要性，确保 AI 系统能够做出合理决策，不偏离真理。 技术与文明兴衰: Musk 讨论了技术进步如何成为推动文明发展的关键力量，同时指出过度繁荣可能导致生育率下降，威胁文明存续。

文章金句

"几年后，Neuralink 将变得非常强大，因为我们将大幅增加电极的数量，并改进信号处理。"

"如果一个单词能够传达通常需要 10 个简单单词才能表达的内容，那么你可能就得到了 10 倍的压缩。"

"在设计目标函数时，要避免无意中产生意想不到的后果，甚至在超级智能的支持下，轻微的意识形态偏见也会造成巨大损害。"

"真正的领导力在于面对危机时的勇气和坚定。"

"衡量成功的标准是我能做多少有用的事情。"

AI绘画领域新闻

FLUX.1: First Impressions

FLUX.1: 初印象

https://replicate.com/blog/flux-first-impressions

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全文摘要

FLUX.1是Replicate平台上的一款创新AI模型，它采用“流匹配”技术从文本生成图像，与传统扩散模型不同，FLUX.1在速度、控制和美学上具有独特优势。它在处理复杂文本到图像转换、理解艺术风格、构图复杂场景以及创造具有“流”美学的图像方面表现出色。

关键点

• FLUX.1技术特点: FLUX.1使用“流匹配”技术，直接将噪声映射到真实图像，提供速度、控制和独特美学的优势。

• 文本到图像转换: 即使在复杂场景如表情包中，FLUX.1也能准确翻译文本到视觉表现，展现其结合精确文本渲染和独特“流”美学的能力。

• 艺术风格理解与应用: FLUX.1不仅模仿艺术风格，更理解其底层原理，允许进行创意重释，如将超级英雄以立体主义风格呈现。

• 复杂场景构图: 模型擅长创造可信且视觉吸引的场景，如悬浮书籍的魔法图书馆，展示其在故事讲述和视觉叙事中的潜力。

• “流”美学特征: 作为流匹配技术的结果，“流”美学赋予图像独特的有机运动和流动性，与传统艺术技术相融合，使FLUX.1图像具有梦境般的视觉效果。

文章还提到了FLUX.1 [schnell]版本，这是为速度和本地执行优化的版本，适合艺术家、开发者以及对AI图像生成感兴趣的人探索使用。

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