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Cheems: Una guía práctica para crear y evaluar modelos de recompensa chinos desde cero
Created by
Haebom
Autor
Xueru Wen, Jie Lou, Zichao Li, Yaojie Lu, Xing Yu, Yuqiu Ji, Guohai Xu, Hongyu Lin, Ben He, Xianpei Han, Le Sun, Debing Zhang
Describir
Este artículo presenta un nuevo punto de referencia y un conjunto de datos para evaluar y entrenar Modelos de Recompensa (MR) en entornos chinos. Para superar las limitaciones de estudios previos centrados en el inglés y basados en datos artificiales, desarrollamos CheemsBench, un punto de referencia para la evaluación de MR en chino con anotación humana, y CheemsPreference, un conjunto de datos de preferencias diversas a gran escala. Utilizando CheemsBench para evaluar MR de código abierto, observamos sus limitaciones para capturar adecuadamente las preferencias humanas en entornos chinos y demostramos que los MR entrenados con CheemsPreference alcanzan el mejor rendimiento, lo que enfatiza la importancia de la supervisión humana en el entrenamiento de MR. En conclusión, los datos generados por IA a gran escala tienen dificultades para capturar plenamente las preferencias humanas, lo que sugiere que la supervisión humana de alta calidad es crucial para el desarrollo de MR.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Proporcionar puntos de referencia de alta calidad (CheemsBench) y conjuntos de datos (CheemsPreference) para la evaluación y capacitación de RM en entornos chinos.
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Demostrar experimentalmente las limitaciones de los RM de código abierto existentes al aplicarlos al entorno chino.
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Enfatizar la importancia del aprendizaje de RM supervisado por humanos y lograr un desempeño superior.
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Es difícil reflejar de manera suficiente las preferencias humanas utilizando únicamente datos generados por IA.
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Limitations:
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CheemsBench y CheemsPreference se limitan al chino. Se necesita investigación para ampliarlos a otros idiomas.
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Problemas de costo y tiempo asociados con la anotación humana. Se necesita investigación para encontrar métodos de recolección de datos más eficientes.
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El rendimiento de generalización del RM presentado en este artículo a otras tareas chinas requiere más estudios.
