rlhfless: бессерверное обучение с подкреплением с обратной связью

RLHFless – это бессерверное вычисление для эффективного обучения с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF). Традиционно, RLHF требует значительных вычислительных ресурсов и сложной инфраструктуры. RLHFless призван решить эти проблемы, используя бессерверную архитектуру для выполнения основных этапов RLHF, а именно обучения модели вознаграждения и оптимизации политики.

Обучение модели вознаграждения

RLHFless использует бессерверные функции для обучения модели вознаграждения на основе данных, предоставленных людьми-оценщиками. Эти функции автоматически масштабируются для обработки больших объемов данных, снижая затраты и время ожидания. Модель вознаграждения оценивает качество сгенерированных текстов, определяя, насколько они соответствуют предпочтениям человека.

Оптимизация политики

После обучения модели вознаграждения, RLHFless использует бессерверные функции для оптимизации политики языковой модели. Этот процесс включает в себя генерацию текстов, оценку их с помощью модели вознаграждения и обновление параметров модели для максимизации вознаграждения. Бессерверная архитектура позволяет эффективно распределять вычислительные ресурсы, сокращая время обучения.

RLHFless демонстрирует эффективность в обучении языковых моделей, приближающихся по качеству к моделям, обученным традиционными методами RLHF, при этом значительно снижая затраты и сложность. Авторы утверждают, что их подход делает RLHF более доступным для широкого круга исследователей и разработчиков.