JwumaRLHF-voorkeursgegevens, hoe specificeer je ze zodat ze de moeite waard zijn
· 2 min leestijd · specification, quality
Deze vertaling is machinaal gemaakt en niet gecontroleerd door een moedertaalspreker. Bij twijfel geldt de Engelse versie. Laat het ons weten als iets niet klopt, dan corrigeren wij het. English
Nuttige voorkeursgegevens vereisen een geschreven motivatie bij elk oordeel, niet alleen een rangschikking. Alleen rangschikkingen vertellen een model heel weinig; de reden is wat de les overbrengt. Specificeer de rubriek, bevries deze per batch, kalibreer annotatoren hiertegen voordat de productie begint, en registreer oprechte meningsverschillen in plaats van ze op te lossen door middel van meerderheid.
Kort samengevat
- Een rangschikking zonder geschreven motivatie biedt weinig trainingssignaal.
- Annotatoren moeten worden gekalibreerd tegen de rubriek voordat productie begint.
- Rubrieken worden per batch bevroren zodat oordelen vergelijkbaar zijn.
- Oprechte meningsverschillen worden geregistreerd en beoordeeld, niet gemiddeld.
- Motivaties die alleen de rangschikking herhalen, moeten in QA worden afgewezen.
Bent u zoiets aan het uitwerken?
Wij bespreken liever het probleem dan een offerte op volume.
Bekijk onze dienstenWaarom aandringen op geschreven motivatie?
Omdat een voorkeur op zichzelf bijna geen informatie bevat. Tien annotatoren die voorkeur geven aan antwoord B vertellen een model dat B op een of andere niet-gespecificeerde manier beter was. Tien annotatoren die de voorkeur geven aan B omdat het weigerde te speculeren over een medicatiedosis is een les die generaliseert.
Het maakt ook kwaliteitscontrole mogelijk. Een rangschikking kan niet worden gecontroleerd; een motivatie kan worden gelezen, en een motivatie die alleen de rangschikking in andere woorden herhaalt, is zichtbaar leeg.
Wat houdt kalibratie in?
Annotatoren door een reeks items met bekende correcte oordelen onder de rubriek laten gaan, voordat ze productiedata aanraken, en de mislezingen corrigeren die naar voren komen.
Dit overslaan is een valse economie die zich twee weken later manifesteert als onbruikbare overeenstemmingsscores. De mislezingen zijn er altijd; kalibratie bepaalt of je ze vindt voordat of nadat je voor de batch betaalt.
Hoe moet meningsverschil worden behandeld?
Geregistreerd. Vooral bij afstemmingswerk is een oprechte splitsing onder gekalibreerde annotatoren een bevinding over de prompt, geen fout die moet worden gladgestreken.
Vraag uw leverancier wat ze met splitsingen doen. Oplossen door meerderheid en schone overeenstemming rapporteren is gebruikelijk en vernietigt de meest waardevolle rijen in de dataset.
Wat moet QA daadwerkelijk afwijzen?
Motivaties die de rangschikking herhalen, motivaties die een criterium aanhalen dat niet in de rubriek staat, en rangschikkingen die inconsistent zijn met de eraan gekoppelde motivatie. Dat laatste komt vaker voor dan het lijkt en is onzichtbaar voor elke controle die alleen naar rangschikkingen kijkt.
Het is de moeite waard om deze afwijzingscriteria expliciet te specificeren in plaats van aan te nemen dat een leverancier ze toepast.
Andere vragen
Wat zijn RLHF-voorkeursgegevens?
Menselijke oordelen over welke van twee of meer modeluitvoer beter is, gebruikt om een model te trainen naar voorkeursgedrag. Nuttige voorkeursgegevens bevatten een geschreven motivatie voor elk oordeel.
Waarom is geschreven motivatie belangrijk in RLHF?
Omdat een kale rangschikking bijna geen signaal bevat. De reden waarom een reactie de voorkeur kreeg, is wat generaliseert, en het is ook het enige deel van het oordeel dat kan worden gecontroleerd.
Moeten annotatoren worden gekalibreerd voordat ze RLHF-productiewerk doen?
Ja. Kalibratie tegen de bevroren rubriek brengt mislezingen aan het licht voordat je voor een batch betaalt in plaats van erna, en het is de belangrijkste factor die bepaalt of overeenstemmingsscores bruikbaar zijn.