JwumaRLHF-Präferenzdaten: Wie man sie spezifiziert, damit sie wertvoll sind
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Diese Übersetzung wurde maschinell erstellt und nicht von einem Muttersprachler geprüft. Im Zweifelsfall gilt die englische Fassung. Sagen Sie uns Bescheid, wenn etwas falsch klingt, und wir korrigieren es. English
Nützliche Präferenzdaten erfordern eine schriftliche Begründung zu jedem Urteil, nicht nur eine Rangfolge. Rangfolgen allein vermitteln einem Modell sehr wenig; der Grund ist das, was die Lektion trägt. Spezifizieren Sie den Bewertungsmaßstab, frieren Sie ihn pro Charge ein, kalibrieren Sie die Annotatoren daran vor der Produktion und zeichnen Sie echte Meinungsverschiedenheiten auf, anstatt sie durch Mehrheitsentscheid zu lösen.
Kurz gefasst
- Eine Rangfolge ohne schriftliche Begründung liefert kaum Trainingssignale.
- Annotatoren sollten vor der Produktionsarbeit an den Bewertungsmaßstab kalibriert werden.
- Bewertungsmaßstäbe werden pro Charge eingefroren, damit Urteile vergleichbar sind.
- Echte Meinungsverschiedenheiten werden aufgezeichnet und beurteilt, nicht einfach gemittelt.
- Begründungen, die lediglich die Rangfolge wiederholen, sollten in der QA abgelehnt werden.
Planen Sie etwas Ähnliches?
Wir sprechen lieber über das Problem als über eine Mengenangabe.
Leistungen ansehenWarum auf schriftliche Begründung bestehen?
Weil eine Präferenz allein nahezu informationsfrei ist. Wenn zehn Annotatoren Antwort B bevorzugen, sagt das einem Modell, dass B in irgendeiner nicht spezifizierten Weise besser war. Wenn zehn Annotatoren B bevorzugen, weil es sich geweigert hat, über eine Medikamentendosis zu spekulieren, ist das eine Lektion, die verallgemeinert werden kann.
Es macht auch die Qualität überprüfbar. Eine Rangfolge kann nicht geprüft werden; eine Begründung kann gelesen werden, und eine Begründung, die nur die Rangfolge in anderen Worten wiedergibt, ist offensichtlich leer.
Was beinhaltet die Kalibrierung?
Die Durchführung von Annotatoren durch eine Reihe von Elementen mit bekannten korrekten Urteilen gemäß dem Bewertungsmaßstab, bevor sie Produktionsdaten bearbeiten, und die Korrektur der dabei auftretenden Fehlinterpretationen.
Das Überspringen dieser Phase ist eine falsche Sparmaßnahme, die sich zwei Wochen später in unbrauchbaren Übereinstimmungsergebnissen zeigt. Die Fehlinterpretationen sind immer vorhanden; die Kalibrierung bestimmt, ob Sie sie vor oder nach der Bezahlung der Charge finden.
Wie sollten Meinungsverschiedenheiten behandelt werden?
Aufgezeichnet. Besonders bei Alignment-Arbeiten ist eine echte Spaltung unter kalibrierten Annotatoren ein Befund über den Prompt, kein Fehler, der geglättet werden sollte.
Fragen Sie Ihren Anbieter, was er mit Spaltungen macht. Die Lösung durch Mehrheitsentscheid und die Meldung einer sauberen Übereinstimmung sind üblich und zerstören die wertvollsten Zeilen im Datensatz.
Was sollte die QA tatsächlich ablehnen?
Begründungen, die die Rangfolge wiederholen, Begründungen, die ein Kriterium nennen, das nicht im Bewertungsmaßstab enthalten ist, und Rangfolgen, die mit der ihnen beigefügten Begründung unvereinbar sind. Letzteres kommt häufiger vor, als es scheint, und ist für jede Überprüfung unsichtbar, die nur Rangfolgen betrachtet.
Es lohnt sich, diese Ablehnungskriterien explizit zu spezifizieren, anstatt davon auszugehen, dass ein Anbieter sie anwendet.
Weitere Fragen
Was sind RLHF-Präferenzdaten?
Menschliche Urteile darüber, welche von zwei oder mehr Modellantworten besser ist, die verwendet werden, um ein Modell auf bevorzugtes Verhalten zu trainieren. Nützliche Präferenzdaten beinhalten eine schriftliche Begründung für jedes Urteil.
Warum ist eine schriftliche Begründung bei RLHF wichtig?
Weil eine bloße Rangfolge fast kein Signal trägt. Der Grund, warum eine Antwort bevorzugt wurde, ist das, was verallgemeinert wird, und es ist auch der einzige Teil des Urteils, der geprüft werden kann.
Sollten Annotatoren vor der Produktion von RLHF-Arbeiten kalibriert werden?
Ja. Die Kalibrierung gegen den eingefrorenen Bewertungsmaßstab deckt Fehlinterpretationen auf, bevor Sie für eine Charge bezahlen, und ist der Hauptfaktor dafür, ob die Übereinstimmungsergebnisse nutzbar sind.