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Aashiq Muhamed
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新的 AI 对齐方法提高了效率和多维控制 · 跟踪 3 个来源
研究人员正在开发新的方法来使 AI 模型与人类偏好对齐，旨在提高效率和性能。一种方法 DSPA 使用推理时引导，根据提示进行对齐，在计算量更少的情况下有望改进 MT-Bench 和 AlpacaEval 等基准测试。另一种方法 DP3O 通过首先学习显式偏好模型，然后蒸馏其知识来解决离线和迭代对齐之间的差距，其性能优于最先进的离线方法并减少了训练时间。此外，MCDPO 通过对奖励本身进行条件化来解决标准 DPO 在扩散模型上的局限性，…
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新方法增强大语言模型遗忘能力，以提高安全性和实用性
研究人员开发了新的大语言模型（LLM）机器学习遗忘方法，旨在移除不需要的知识同时保持模型效用。一种方法是动态稀疏自编码器护栏（DSG），它使用动态特征选择和分类器来实现比现有方法更优的遗忘-效用权衡，并提供更高的效率和可解释性。另一种方法是“只忘记重要的，通过遗忘层”（FOM-UL），它专注于层级遗忘，通过识别对要遗忘数据影响大且对保留数据敏感度低的Transformer层。这种有针对性的策略增强了遗忘能力、效用保持能力以及对训练后量…