Die Rolle von RLAIF beim Verbessern des Trainings von Sprachmodellen erkunden.
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Johan Ferret
WARM will die Ausrichtung von grossen Sprachmodellen an menschlichen Werten verbessern.
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Eine neue Methode verbessert die KI-Ausrichtung mithilfe von Echtzeit-Feedback.
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Eine neue Methode verbessert, wie Sprachmodelle mit menschlichen Werten übereinstimmen.
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Eine neue Methode, die die Leistung von LLM verbessert und gleichzeitig den Ressourcenverbrauch senkt.
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Ein Rahmenwerk zur Feinabstimmung von Sprachmodellen, um mehrere Ziele in Einklang zu bringen.
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Gemma 2 bietet hohe Leistung in kompakter Grösse für Sprachaufgaben.
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Grosse Sprachmodelle nutzen, um Feedback im Reinforcement Learning einfacher zu machen.
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