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参考Passport车型的改装思路,四轮黑色轮眉、全地形轮胎、外露式拖车钩这些硬核装备大概率会安排上。想象一下CR-V挂着AT胎翻山越岭的画面,这可比城市SUV带感多了。


我们可以在后期的训练过程中构建一个助手,尤其是在监督微调过程中。在这个阶段,算法与预训练相同,没有任何变化,唯一改变的是数据集。我们不再使用互联网文档,而是创建一个并精心策划一个非常棒的对话数据集。我们需要数百万个关于各种不同主题的人与助手之间的对话。从根本上说,这些对话是由人类创造的,人类编写提示,也编写理想的回复。他们根据标注文档来做这件事。现在,在现代技术栈中,实际上并不是完全由人工手动完成的,他们现在实际上得到了这些工具的大量帮助,所以我们可以使用语言模型来帮助我们创建这些数据集,而且这是广泛使用的。


在初始学习阶段,我们分析了基于规则的奖励塑造对 RL 动态和响应长度变化的影响。图 5(左)根据奖励将模型响应分为了三个不同的组:


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