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Trainieren eines hilfreichen und harmlosen Assistenten mit Reinforcement Learning aus menschlicher Feedback

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Anthropic hat ein neues Assistent-Assistent trainiert, der hilfreich und harmlos ist. Das Assistent trainiert sich in einem iterierten Online-Loop mit wöchentlichem frischem Feedback und dokumentiert einen nahezu linearen Zusammenhang zwischen Reinforcement Learning-Reward und der Wurzel der KL-Divergenz. Das Assistent wird mit hh-rlhf, einer der ersten offenen Präferenz-Datensätze, veröffentlicht.
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