当前位置: 首页 > news >正文

Training language models to follow instructions with human feedback

Abstract

使语言模型变得更大并不意味着它们本身就能更好地遵循用户的意图。模型的输出结果可能存在以下问题

  • 不真实
  • 有毒
  • 对用户没有帮助

即这些模型没有和用户 “对齐”(aligned)

在给定的 Prompt 分布上,1.3B 的 InstructGPT 的输出比 175B GPT-3 的输出更好(尽管参数量相差 100 多倍)。

1 Introduction

语言建模的目标:predicting the next token on a webpage from the internet

期望的目标: follow the user’s instructions helpfully and safely (Radford et al., 2019; Brown et al., 2020; Fedus et al., 2021; Rae et al., 2021; Thoppilan et al., 2022)

因此我们说语言模型的的目标 没有对齐 (misaligned)

用户意图包含两类:

相关文章:

Training language models to follow instructions with human feedback

Abstract 使语言模型变得更大并不意味着它们本身就能更好地遵循用户的意图。模型的输出结果可能存在以下问题 不真实有毒对用户没有帮助即这些模型没有和用户 “对齐”(aligned) 在给定的 Prompt 分布上,1.3B 的 InstructGPT 的输出比 175B GPT-3 的输出更好(尽管参数量相…...

Netty核心原理剖析与RPC实践11-15

Netty核心原理剖析与RPC实践11-15 11 另起炉灶:Netty 数据传输载体 ByteBuf 详解 在学习编解码章节的过程中,我们看到 Netty 大量使用了自己实现的 ByteBuf 工具类,ByteBuf 是 Netty 的数据容器,所有网络通信中字节流的传输都是…...

3.5网安学习第三阶段第五周回顾(个人学习记录使用)

本周重点 ①SSRF服务器端请求伪造 ②序列化和反序列化 ③Vaudit代码审计 本周主要内容 ①SSRF服务器端请求伪造 一、概述 SSRF: server site request forgery (服务器端请求伪造)。 SSR: 服务端请求,A服务器通过函数向B服务器发送请求。 SSRF发生的前提条件…...

kali常用命令功能简介记录

Kali Linux中常用的命令: 1. apt-get update:更新软件源列表。 2. apt-get upgrade:升级系统中已安装的软件包。 3. apt-get install [软件包]:安装指定的软件包。 4. apt-get remove [软件包]:卸载指定的软件包。 5.…...

低噪声、轨至轨运算放大器芯片—— D721、D722、D724,适合用于音频领域

应用领域 D721、D722、D724是我们推荐的三款低噪声、轨至轨运算放大器芯片,其中D721为单运放,D722为双运放,D724为四运放。适合用于音频领域、传感器等的信号放大处理,比如K歌宝、音响、测距、滤波器、AD转换器前级信号处理等等。…...

【统计】什么事 R 方

将线性模型拟合到时间序列时,通常使用最小二乘法在模型 y ^ ( t ) a b t \hat{y}(t) a bt y^​(t)abt中找到系数 a a a和 b b b,其中 y ^ ( t ) \hat{y}(t) y^​(t)是时间 t t t的预测值,而的观测值是 y ( t ) y(t) y(t)。 残差平方和又…...

Maplesoft Maple 2024(数学科学计算)mac/win

Maplesoft Maple是一款强大的数学计算软件,提供了丰富的功能和工具,用于数学建模、符号计算、数据可视化等领域的数学分析和解决方案。 Mac版软件下载:Maplesoft Maple 2024 for mac激活版 WIn版软件下载:Maplesoft Maple 2024特别…...

实战 | YOLOv8自定义数据集训练实现手势识别 (标注+训练+预测 保姆级教程--含数据集)

导 读 本文将手把手教你用YoloV8训练自己的数据集并实现手势识别。 安装环境 【1】安装torch, torchvision对应版本,这里先下载好,直接安装 pip install torch-1.13.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whlpip install torchvision-0.14.1+cu116-cp38-cp38-win_amd64.whl 安装好…...

从零学算法2810

2810.你的笔记本键盘存在故障,每当你在上面输入字符 ‘i’ 时,它会反转你所写的字符串。而输入其他字符则可以正常工作。 给你一个下标从 0 开始的字符串 s ,请你用故障键盘依次输入每个字符。 返回最终笔记本屏幕上输出的字符串。 示例 1&am…...

Vue——案例01(查询用户)

目录 一、案例实现页面 二、案例实现效果 1. 查询效果 2. 年龄升序 3. 年龄降序 4. 原顺序 三、案例实现思路 四、完整代码 一、案例实现页面 实现用户对年龄的升降的排序、根据名字搜索用户信息以及重新返回原序列 二、案例实现效果 1. 查询效果 2. 年龄升序 3. 年龄…...

【数据结构】线性表

文章目录 前言线性表的定义和基本操作1.线性表的定义2.线性表的基本操作 顺序表的定义1.静态分配方式2.动态分配方式 顺序表的插入和删除1.顺序表的插入2.顺序表的删除 顺序表的查找1.按位查找(简单)2.按值查找 单链表的定义1.代码定义一个单链表2.不带头…...

983. 最低票价 C++

class Solution { public:int mincostTickets(vector<int>& days, vector<int>& costs) {// 状态定义&#xff1a; f[i] 表示 i 天及之后 旅行所需的最小花费int f[366]{};// 标注哪些天 出门for (int v: days) f[v] 1;// 由于状态转移是逆向的 所以倒序 …...

紫光展锐P7885核心板详细参数介绍_5G安卓智能模块开发方案

紫光展锐P7885核心板采用了先进的6nm EUV制程工艺&#xff0c;集成了高性能的应用处理器和金融级安全解决方案&#xff0c;为用户带来了全新的性能体验。 P7885核心板搭载了先进的6nm制程工艺SoC P7885&#xff0c;其中包含四核A76和四核A55&#xff0c;主频可达2.7Ghz&#xf…...

Keil MDK 5.37 及之后版本 安装 AC5(ARMCC) 编译器详细步骤

由于 Keil 5.37 及之后版本不再默认安装 AC5(ARMCC) 编译器&#xff0c;这就会导致由 AC5 编译的工程无法正常编译&#xff0c;往往输出窗口会提示以下信息&#xff1a;*** Target ‘STM32xxxx‘ uses ARM-Compiler ‘Default Compiler Version 5‘ which is not available. —…...

速盾:cdn配置ssl

CDN&#xff08;Content Delivery Network&#xff09;是一种内容分发网络&#xff0c;它的作用是将原始服务器上的内容分发到全球各地的边缘节点上&#xff0c;以提高用户访问速度和稳定性。随着数据传输的安全性要求越来越高&#xff0c;配置SSL&#xff08;Secure Sockets L…...

代码随想录算法训练营 Day41 动态规划3

Day41 动态规划3 343. 整数拆分 思路 不知道如何拆分&#xff0c;才能使乘积最大化 有什么理论依据&#xff1f; 根据代码随想录 拆分使乘积最大化逻辑&#xff1a;应该尽可能拆成相同的数 根据题目&#xff0c;发现&#xff0c;拆分后的数可以继续拆分&#xff0c;因此可…...

面试题:反推B+树高度

一个表5000w数据&#xff0c;一个数据行大小为1k&#xff0c;主键为long类型数据&#xff0c;假设指针大小为8B&#xff0c;页大小为16K&#xff0c;求B树的高度&#xff1f; B树的非叶子节点存储key和指针&#xff0c;叶子节点存储数据&#xff0c;对应表中的某些行。 叶子节点…...

瑞吉外卖实战学习--11、分类管理的列表分页查询

分类管理的列表分页查询 前言1、创建接口2、基于分页组件来实现的 前言 通过前端接口可以看到请求和传递的参数&#xff0c;本文章是基于mybatisPlus的分页插件来实现的 1、创建接口 GetMapping("/page")public R<Page> page(int page,int pageSize){ // …...

网络安全新视角:数据可视化的力量

在当今数字化时代&#xff0c;网络安全已成为各大企业乃至国家安全的重要组成部分。随着网络攻击的日益复杂和隐蔽&#xff0c;传统的网络安全防护措施已难以满足需求&#xff0c;急需新型的解决方案以增强网络防护能力。数据可视化技术&#xff0c;作为一种将复杂数据转换为图…...

Aurora8b10b(2)上板验证

文章目录 前言一、AXI_Stream数据产生模块二、上板效果总结 前言 上一篇内容我们已经详细介绍了基于aurora8b10b IP核的设计&#xff0c;本文将基于此进一步完善并且进行上板验证。 设计思路及代码思路参考FPGA奇哥系列网课 一、AXI_Stream数据产生模块 AXIS协议是非常简单的…...

Qwen2.5-VL-7B-Instruct应用场景:跨境电商商品图自动打标+多语种描述生成

Qwen2.5-VL-7B-Instruct应用场景&#xff1a;跨境电商商品图自动打标多语种描述生成 1. 跨境电商的痛点与解决方案 跨境电商卖家每天面临两个核心挑战&#xff1a;商品图片标注和多语言描述撰写。传统方式需要人工逐张图片添加标签&#xff0c;再用翻译工具转换语言&#xff…...

DownKyi:B站视频下载工具的全方位技术解析与应用指南

DownKyi&#xff1a;B站视频下载工具的全方位技术解析与应用指南 【免费下载链接】downkyi 哔哩下载姬downkyi&#xff0c;哔哩哔哩网站视频下载工具&#xff0c;支持批量下载&#xff0c;支持8K、HDR、杜比视界&#xff0c;提供工具箱&#xff08;音视频提取、去水印等&#x…...

加油卡小程序玩法全解析:刚需场景破局,从充值裂变到合规运营全攻略

国内私家车与新能源车主群体持续扩容&#xff0c;加油、充电作为高频刚性消费场景&#xff0c;自带稳定流量与强付费意愿&#xff0c;加油卡小程序凭借轻量化、易传播、直达用户的优势&#xff0c;成为加油站、第三方车主服务平台、车企布局私域流量的核心载体。不同于潮玩等娱…...

Gemini提示词反推教程!“图生图”来了

看到一张心仪的室内设计图&#xff0c;却不知道如何描述它的高级美&#xff1f; 其实&#xff0c;每一张令人惊艳的图片背后&#xff0c;都有一套隐藏的代码。今天&#xff0c;我们要分享一套“保姆级”教程&#xff1a;利用 MetaChat 平台上的 Gemini 3.1 Pro 充当你的私人审美…...

手指划过屏幕放大模型界面,环氧树脂层和纤维基体在激光路径下呈现出清晰的物理场分布。突然发现这个双层材料烧蚀模型跑得格外顺畅——看来前几天通宵调参没白费

comsol激光清洗、烧蚀双层材料 表面一层50μm厚度的环氧树脂(可更换成其他材料)&#xff0c;基体材料为纤维材料。 添加功率为13W的激光进行清洗或烧蚀 模型非常成功、角度选择很奈斯在COMSOL里建模时有个小细节特别关键&#xff1a;把环氧树脂层的厚度参数设为全局变量。别小看…...

三步突破抖音音乐批量下载难题:douyin-downloader全功能技术指南

三步突破抖音音乐批量下载难题&#xff1a;douyin-downloader全功能技术指南 【免费下载链接】douyin-downloader 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/do/douyin-downloader 在数字内容创作领域&#xff0c;背景音乐是提升作品感染力的关键元素。然而&…...

cutlass代码架构分析

CUTLASS 代码架构分析 本文档基于 cutlass代码进行梳理,快速理解 CUTLASS 4.x 的模块边界与调用链路。 1. 总体架构 CUTLASS 本质上是一个 header-only 的 CUDA C++ 模板库,外围配套了可选构建目标: include/:核心库(cutlass + cute) tools/:库实例化、性能测试与通用…...

解决Docker容器中英伟达GPU驱动报错:nvidia-container-toolkit安装指南

1. 为什么Docker容器无法识别英伟达GPU&#xff1f; 最近在帮朋友调试一个深度学习项目时&#xff0c;遇到了一个典型问题&#xff1a;当尝试在Docker容器中运行需要GPU加速的应用时&#xff0c;系统报错提示无法找到NVIDIA驱动。错误信息是这样的&#xff1a; Error response …...

电商数据采集API接口||合规优先、稳定高效、数据精准

一、API 类型选型&#xff08;先选对&#xff0c;再做对&#xff09;优先按 “官方 → 第三方聚合 → 自建” 顺序选择&#xff0c;平衡合规、成本与效率&#xff1a;表格API 类型代表平台核心优势适用场景注意事项官方开放 API淘宝 TOP、京东万象、拼多多开放平台、亚马逊 SP-…...

零基础玩转Llama-3.2-3B:Ollama部署+实战问答全流程

零基础玩转Llama-3.2-3B&#xff1a;Ollama部署实战问答全流程 1. 模型介绍与准备 1.1 Llama-3.2-3B模型概述 Llama-3.2-3B是Meta公司开发的多语言大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;&#xff0c;属于Llama 3.2系列中的3B参数版本。这个纯文本模型经过指令微调优化&am…...