Lisolo ya sika

Pamba la Pamba la Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100%

Molai mingi; Mpo na kotánga

Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la Pamba la
featured image - Pamba la Pamba la Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100% ya Pamba la 100%
Language Models (dot tech) HackerNoon profile picture
0-item

Authors:

(1) Corby Rosset, Microsoft Research and Correspondence to [email protected];

(2) Ching-An Cheng, Microsoft Research;

(3) Arindam Mitra, Microsoft Research;

(4) Michael Santacroce, Microsoft Research;

(5) Ahmed Awadallah, Microsoft Research and Correspondence to [email protected];

(6) Tengyangie Xie, Microsoft Research and Correspondence to [email protected].

Tango:

Tango:

(1) Corby Rosset, Microsoft Research na Correspondence na [email protected];

(2) Ching-An Cheng, Microsoft Research;

(3) Arindam Mitra, Microsoft Research;

(4) Michael Santacroce, Microsoft Research;

(5) Ahmed Awadallah, Microsoft Research & Correspondence na [email protected];

(6) Tengyang Xie, Microsoft Research & Correspondence na [email protected].

Table of Links

Abstract and 1 Introduction

Abstract and 1 Introduction

2 Preliminaries

2 Preliminaries

2.1 RLHF Based on Reward Models

2.1 RLHF Based on Reward Models

2.2 RLHF with General Preferences

2.2 RLHF with General Preferences

3 Direct Nash Optimization and 3.1 Derivation of Algorithm 1

3 Direct Nash Optimization and 3.1 Derivation of Algorithm 1

3.2 Theoretical Analysis

3.2 Theoretical Analysis

4 Practical Algorithm – Iterative Contrastive Self-Improvement

4 Practical Algorithm – Iterative Contrastive Self-Improvement

5 Experiments and 5.1 Experimental Setup

5 Experiments and 5.1 Experimental Setup

5.2 Results and Analysis

5.2 Results and Analysis

6 Related Work

6 Related Work

7 Conclusion and References

7 Conclusion and References


Tango

Bisáleli

A Extension to Regularized Preferences

A Extension to Regularized Preferences

B Detailed Proofs

B Detailed Proofs

C Additional Experimental Details

C Additional Experimental Details

Abogade

Ndiyo yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé-yé

1 Miso

Mongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'intel.Bongolo na l'


The single RLHF framework na ya mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mituna mit


Figure 1: Direct Nash Optimization achieves state-of-the-art results for a 7B parameter large language model, being the first to surpass 30% in both raw win-rate and length-controlled (LC) win-rate against GPT-4-Turbo. Win Rate and LC Win Rate have 0.93 to 0.98 correlation with ChatBot Arena scores.

Figure 1: Direct Nash Optimization achieves state-of-the-art results for a 7B parameter large language model, being the first to surpass 30% in both raw win-rate and length-controlled (LC) win-rate against GPT-4-Turbo. Win Rate and LC Win Rate have 0.93 to 0.98 correlation with ChatBot Arena scores.


Motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango ya motango



Motobazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazibazib


Misato ya algorithm ya RLHF ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngMisa ya NashMisato ya Nash


Misato ya ngomba na ngomba ya ngomba na ngomba na ngomba na ngomba na ngomba na ngomba na ngomba na ngomba na ngomba na ngomba na ngomba.


  • Ndimi na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso.[2]


  • Ndimi na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso na miso.[2]


  • Ndiya ya lingomba ya motuna ya motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna na motuna.



  • Ndiya ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba ya ngomba


  • Misolo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo

    Misolo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo ya kombo


  • Misato ya kanga-misi ya kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi.



  • Misato ya kanga-misi ya kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi kanga-misi.


  • Kongolo, na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti na likoti.



  • Kongole, na l'assurance la stability na l'efficiency calculation, na l'élaboration de la régression de la récompense, na l'exécution de la régression de la récompense, na l'exécution des pairs de préférence avec une marge suffisamment grande (for théorique explanation, voir Section 4; dans la pratique, voir Section 5.2).


  • DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO-DNO

    DNO ebele miso ya miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso miso.


    Téoriquement, tukiwa DNO converges to the intended Nash equilibrium on average, et qu'elle peut s'améliorer monotoniquement sur iterations (v. Section 3.1). Mbongwana, na na finite-sample analysis na re-approximation error na na na ye ya iteration kati ya miso ya ntaya na ntaya na ntaya (Téorème 1).


    Nkasi ya ntekai, ekolali ya DNO (Algorithm 2): algorithm ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe ya nzambe.


    Nkosala na miso ya miso ya Nash-MD (Munos et al., 2023) na SPO (Swamy et al., 2024) na miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya


    Nandini, DNO-Nandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-Bandini-


    • Modelo ya 7B ya Orca-2.5, ebele miso ya miso ya DNO (Algorithm 2), ebele miso ya miso ya miso ya 7B, miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso


    • Maso ya miso ya miso ya 5.2 ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso


    • Tala na miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso ya miso


    Misato na misato na misato na misato na misato na misato na misato na misato na misato na misato na misato na misato na misato.


    This paper is available on arxiv under CC BY 4.0 DEED license.

    This paper is available on arxiv under CC BY 4.0 DEED license.

    available on arxivMiso

    [1] Na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na na


  • L O A D I N G
    . . . comments & more!

    About Author

    Language Models (dot tech) HackerNoon profile picture
    Language Models (dot tech)@languagemodels
    Large Language Models (LLMs) ushered in a technological revolution. We breakdown how the most important models work.

    KOKANGA BA ÉTIQUES

    ARTICLE OYO EZALAKI PRESENTE NA...

    Trending Topics

    blockchaincryptocurrencyhackernoon-top-storyprogrammingsoftware-developmenttechnologystartuphackernoon-booksBitcoinbooks