在线AI反馈的直接语言模型对齐
本文提出了一个在线AI反馈（Online AI Feedback，OAIF）的新方法，用于使直接从偏好（Direct Alignment from Preferences，DAP）方法在线对其进行改进。在训练语言模型时，OAIF利用一个语言模型作为注释者，在线对模型生成的回复进行偏好标注。具体而言，在每个训练步骤中，该方法会从当前的语言模型中随机抽取两个回复，然后让注释者选择其中更优的一个，从而为语言模型的训练提供实时的在线反馈。 作者们在多个任务中进行了实验，结果表明，与离线的DAP方法相比，采用OAIF的在线DAP方法在各个任务上的表现均有所提升。此外，作者们还证明了OAIF可以很容易地通过改变提示来控制语言模型的生成，例如通过让注释者偏好生成更短的回复，可以显著减少生成回复的平均长度，同时保持回复的质量。 本文提出了一种简单而有效的方法，将离线的DAP方法转变为在线方法，从而提高了语言模型与人类偏好的对齐效果。这一方法有望减少人工标注偏好数据的需求，从而使得大规模语言模型的对齐变得更加可行。
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