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Attention is All you Need
摘要
本视频深入探讨了强化学习如何帮助大型语言模型（LLM）通过实验和接收反馈来学习新任务，并将其与传统的监督微调（SFT）进行了对比。视频详细介绍了SFT的原理、局限性，并引出了强化学习作为一种无需大量标注数据、能有效缓解过拟合的替代方案。通过生动的比喻和对RLHF、DPO等主流算法的讲解，视频清晰地阐释了LLM如何通过奖励信号进行学习，并介绍了DeepSeek团队提出的GRPO算法，为在缺乏人类偏好数据的情况下进行强化微调提供了新思路。
亮点
- 📚 传统的监督微调（SFT）通过大量带标签的提示-响应对来训练LLM，使其学习特定行为，但其主要局限在于需要海量高质量的标注数据且易发生过拟合。
- 🐶 强化学习（RL）提供了一种替代方案，模型通过与环境互动并优化奖励信号来学习，而非简单模仿固定示例，这类似于小狗通过获得奖励来学习特定动作。
- 🤖 在LLM训练中，强化学习将LLM视为“智能体”，其生成的响应是“动作”，通过评估响应并给予“奖励”来调整模型权重，以最大化奖励。
- 💡 强化学习与人类反馈（RLHF）是驱动ChatGPT的关键流程，它通过收集人类对多个候选响应的偏好排名，训练一个奖励模型来预测人类偏好，然后使用PPO等算法微调LLM以生成高分响应。
- 🚀 直接偏好优化（DPO）是另一种流行的强化学习算法，它直接利用人类偏好对（选择的响应和拒绝的响应）来微调LLM，无需单独训练奖励模型，从而降低了计算开销。
- ⚙️ DeepSeek团队提出的群组相对策略优化（GRPO）算法，通过使用可编程的奖励函数来评估候选响应，直接根据这些函数的分数来微调模型，从而规避了对人类偏好标签的需求，在人类标签稀缺或昂贵时尤为有用。
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