Johan Ferret

RLAIFが言語モデルのトレーニングを強化する役割を探る。

WARMは大規模言語モデルを人間の価値観に合うように改善することを目指してるよ。

新しい方法がリアルタイムフィードバックを使ってAIの調整を改善する。

新しい方法が言語モデルが人間の価値観にどれだけ合うかを向上させる。

リソースの使用を減らしながらLLMのパフォーマンスを向上させる新しい方法。

複数の目標をバランスさせるための言語モデルのファインチューニングのフレームワークを紹介するよ。

Gemma 2は、言語タスクにおいてコンパクトなサイズで高性能を発揮するよ。

強化学習でのフィードバックを簡単にするために大規模言語モデルを使う。