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LM-SYS开源包含人类偏好的3.3万条真实对话语料：可用于RLHF的训练过程！

LM-SYS全称Large Model Systems Organization，是由加利福尼亚大学伯克利分校的学生和教师与加州大学圣地亚哥分校以及卡内基梅隆大学合作共同创立的开放式研究组织。该团队在2023年3月份成立，目前的工作是建立大模型的系统，是聊天机器人Vicuna的发布团队。今天开源 了包含3.3万包含真实人类偏好的对话数据集和3000条专家标注的对话数据集：Chatbot Arena Conversation Dataset和MT-bench人工注释对话数据集。

UWMadison前统计学教授详解大模型训练最重要的方法RLHF，RLHF原理、LLaMA2的RLHF详解以及RLHF替代方法

基于人类反馈的强化学习方法（Reinforcement Learning with Human Feedback，RLHF）是一种强化学习（Reinforcement Learning，RL）的变种，它利用人类的专业知识和反馈来指导机器学习模型的训练和决策过程。这种方法旨在克服传统RL方法中的一些挑战，例如样本效率低、训练困难和需要大量的试错。在大语言模型（LLM）中，RLHF带来的模型效果提升不仅仅是模型偏好与人类偏好的对齐，模型的理解能力和效果也会更好。

来自Microsoft Build 2023：大语言模型是如何被训练出来的以及语言模型如何变成ChatGPT——State of GPT详解

在今年的Microsoft Build 2023大会上，来自OpenAI的研究员Andrej Karpathy在5月24日的一场汇报中用了40分钟讲解了ChatGPT是如何被训练的，其中包含了训练一个能支持与用户对话的GPT的全流程以及涉及到的一些技术。信息含量丰富，本文根据这份演讲总结。

微软开源DeepSpeed Chat——一个端到端的RLHF的pipeline，可以用来训练类ChatGPT模型。

RLHF全称Reinforcement Learning from Human Feedback，是随着ChatGPT火爆之后而被大家所关注的技术。昨天，微软开源了业界第一个RLHF的pipeline框架，可以用来训练类似ChatGPT的模型。

为什么最新的大语言模型（如ChatGPT）都使用强化学习来做微调（finetuning）？

最近，随着ChatGPT的火爆，大语言模型（Large language model）再次被大家所关注。当年BERT横空出世的时候，基于BERT做微调风靡全球。但是，最新的大语言模型如ChatGPT都使用强化学习来做微调，而不是用之前大家所知道的有监督的学习。这是为什么呢？著名AI研究员Sebastian Raschka解释了这样一个很重要的转变。大约有5个原因促使了这一转变。