英伟达开源大模型对齐框架—NeMo-Aligner

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英伟达开源大模型对齐框架—NeMo-Aligner

 

文章摘要


【关 键 词】 NeMo-Aligner安全对齐大语言模型强化学习直接偏好优化

本文主要介绍了英伟达开源的安全对齐框架NeMo-Aligner,旨在帮助开发人员提升大语言模型(LLM)的安全性能和稳定输出。随着大模型产品如ChatGPT和Midjourney的应用场景日益增多,确保其输出内容的安全和可靠性成为开发人员面临的重要挑战。传统的监督式微调方法在处理参数庞大的模型时效果不佳,因此NeMo-Aligner应运而生。

NeMo-Aligner集成了多种技术,包括人类反馈进行强化学习(RLHF)、直接偏好优化(DPO)、SteerLM和自我对弈微调等,以实现模型的安全对齐。文章详细介绍了两种常用的对齐方法:RLHF和SteerLM。

RLHF是NeMo-Aligner的核心模块之一,通过人类反馈引导大模型学习,使其输出更符合人类的价值观和偏好。RLHF的训练过程分为三个阶段:初始阶段进行监督微调,确保基础模型能生成符合用户指令的回复;奖励模型训练阶段,使用人类偏好数据训练奖励模型,最大化预测奖励与人类偏好的一致性;策略优化训练阶段,基于训练好的奖励模型,通过近端策略算法(PPO)进行优化训练。

SteerLM则通过引导大模型的生成流程实现安全对齐,使用“引导信号”的指导策略,将开发者期望的输出模式注入模型训练中。开发者需要准备包含输入提示和期望输出的数据集对,然后根据这些数据生成引导信号,控制生成文本的风格、主题和情感等内容。SteerLM可以应用于多轮AI对话、文本摘要和机器翻译等任务,引导模型生成更符合预期的响应。

文章提供了NeMo-Aligner的开源地址和相关论文地址,供有兴趣的开发者和研究者进一步了解和使用。

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 1061字 | 5分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★☆☆☆

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