ปริญญาโทของมหาวิทยาลัยปักกิ่งประสบความสำเร็จในการฝึกอบรม RLHF (การเรียนรู้แบบเสริมบนพื้นฐานของการตอบรับจากมนุษย์) แบบจำลองการสนทนาผ่านกรอบ Deepspeed-Chat และความสำเร็จนี้ได้ดึงดูดความสนใจอย่างกว้างขวางในด้านปัญญาประดิษฐ์ โมเดลนี้ไม่เพียงแสดงให้เห็นถึงศักยภาพการใช้งานที่แข็งแกร่งของ RLHF ในระบบบทสนทนา แต่ยังให้ประสบการณ์การปฏิบัติที่มีคุณค่าสำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้อง
ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรมผู้เขียนบันทึกรายละเอียดทางเทคนิคและวิธีการดำเนินการของแต่ละขั้นตอนในรายละเอียดและเปิดเผยรหัสที่เกี่ยวข้องเพื่อให้นักวิจัยคนอื่นสามารถทำซ้ำและปรับปรุงรูปแบบได้ ทัศนคติที่เปิดกว้างนี้ส่งเสริมการแลกเปลี่ยนและความร่วมมืออย่างมากในหมู่ชุมชนวิชาการและวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับการวิจัยที่ตามมา
ในฐานะที่เป็นวิธีการทางเทคนิคที่เกิดขึ้นใหม่ RLHF เป็นที่รู้จักกันดีในระบบการสนทนา ด้วยการรวมข้อเสนอแนะของมนุษย์แบบจำลองสามารถเข้าใจและสร้างเนื้อหาการสนทนาที่ตรงกับความคาดหวังของมนุษย์ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ บทความสำรวจหลักการทำงานของ RLHF อย่างลึกซึ้งและสถานการณ์แอปพลิเคชันเฉพาะในระบบการสนทนาซึ่งให้การอ้างอิงที่สำคัญสำหรับนักวิจัยในสาขาที่เกี่ยวข้อง
นอกจากนี้ผู้เขียนสรุปปัญหาทั่วไปที่พบในระหว่างการฝึกอบรมและการแก้ปัญหาของพวกเขา ปัญหาเหล่านี้รวมถึงการเตรียมชุดข้อมูลการเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองความมั่นคงในระหว่างการฝึกอบรม ฯลฯ โดยการแบ่งปันประสบการณ์เหล่านี้ผู้เขียนหวังว่าจะช่วยให้นักวิจัยคนอื่นหลีกเลี่ยงปัญหาที่คล้ายกันและบรรลุผลการวิจัยได้เร็วขึ้น
โดยทั่วไปบทความนี้ไม่เพียง แต่แสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้ RLHF ที่ประสบความสำเร็จในระบบการสนทนา แต่ยังให้การอ้างอิงที่มีค่าสำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องผ่านบันทึกการฝึกอบรมโดยละเอียดและสรุปปัญหา ในอนาคตด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและการปรับปรุงเทคโนโลยี RLHF โอกาสการใช้งานในระบบการสนทนาจะกว้างขึ้น