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ChatGPT核心方法應用于AI繪畫，效果提升47%！
發(fā)布時間：2024-10-03 12:06:12 瀏覽量：146次
在AI領域，有一種核心訓練方法叫做“人類反饋強化學習（RLHF）”，它能讓模型更安全、更符合人類意圖。
研究人員發(fā)現(xiàn)，將RLHF方法用于AI繪畫中可以顯著改善圖像的匹配情況，效果驚人，達到了高達47%的改進。
這項技術讓AI領域中的模型找到了一種“共鳴”。
如何運用RLHF技術進行AI繪畫？
RLHF是一種由OpenAI和DeepMind合作開發(fā)的強化學習技術，通過人類的評價來直接優(yōu)化模型，在AI圖像生成模型中，它能讓生成圖像與文本提示更好地對齊。
具體步驟包括收集人類反饋數(shù)據(jù)，學習獎勵函數(shù)，輔助任務以及微調(diào)模型，以提高圖像生成的準確性。
通過RLHF技術，AI繪畫模型的人類滿意度提升了47%，但也有5%的圖像清晰度下滑。
作者表示，使用更大的人類評價數(shù)據(jù)集和更好的優(yōu)化方法能夠改善這種情況。
關于作者
本文共有9位作者，包括谷歌AI研究科學家Kimin Lee等。
其中，華人作者包括Liu Hao、Du Yuqing和顧世翔，他們在AI領域有著卓越的研究成果。
寫這篇文章時，顧世翔還是谷歌人，現(xiàn)已跳槽至OpenAI，致力于ChatGPT項目。
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