目次
△左が安定拡散、右が改善効果
AI ペイントに RLHF を使用するにはどうすればよいですか?
エフェクトは 47% 増加しましたが、明瞭度は 5% 低下しました。
著者について
△Gu Shixiang
ホームページ テクノロジー周辺機器 AI ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

May 10, 2023 pm 02:22 PM
ai chatgpt 絵画

ChatGPT には「ヒューマン フィードバック強化学習 (RLHF)」と呼ばれる核となるトレーニング方法があります。

これにより、モデルがより安全になり、出力結果が人間の意図とより一致するようになります。

Google Research と UC Berkeley の研究者らは、AI ペイントでこの方法を使用すると、画像が入力と完全に一致しない状況を「処理」でき、その効果も驚くほど良好であることを発見しました—

最大 47% の改善が達成できます。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

△左が安定拡散、右が改善効果

現時点では、AIGC分野で人気の2つのモデルが見つかったようですある種の「共鳴」。

AI ペイントに RLHF を使用するにはどうすればよいですか?

RLHF、正式名は「Reinforcement Learning from Human Feedback」で、2017 年に OpenAI と DeepMind が共同開発した強化学習テクノロジーです。

名前が示すように、RLHF はモデルの出力結果 (つまりフィードバック) を人間が評価してモデルを直接最適化します。LLM では、「モデルの値」を人間の値とより一致させることができます。

AI 画像生成モデルでは、生成された画像をテキスト プロンプトと完全に一致させることができます。

具体的には、まず人間のフィードバックデータを収集します。

ここで、研究者らは合計 27,000 を超える「テキストと画像のペア」を生成し、何人かの人間にそれらを採点するように依頼しました。

わかりやすくするために、テキスト プロンプトには、量、色、背景、ブレンド オプションに関連する次の 4 つのカテゴリのみが含まれます。人間のフィードバックは、「良い」、「悪い」、「しない」の 3 つのみに分類されます。知っています(スキップ)" "。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

2 番目に、報酬関数を学習します。

このステップでは、取得した人間の評価で構成されるデータセットを使用して報酬関数をトレーニングし、この関数を使用してモデルの出力に対する人間の満足度を予測します (式の赤い部分)。

このようにして、モデルは結果がテキストとどの程度一致するかを認識します。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

#報酬関数に加えて、著者は補助タスク (式の青い部分) も提案しています。

つまり、画像生成が完了した後、モデルは大量のテキストを提供しますが、元のテキストはそのうちの 1 つだけであり、画像が一致するかどうかを報酬モデルに「自らチェック」させます。文章。

この逆の操作により、効果を「二重の保険」にすることができます (下図のステップ 2 を理解するのに役立ちます)。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

最後に、微調整です。

つまり、テキスト画像生成モデルは、報酬重み付け尤度最大化 (以下の式の最初の項目) を通じて更新されます。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

#過学習を避けるために、作成者はトレーニング前のデータセットの NLL 値 (式の第 2 項) を最小化しました。このアプローチは、structGPT (ChatGPT の「直接の前身」) に似ています。

エフェクトは 47% 増加しましたが、明瞭度は 5% 低下しました。

次の一連のエフェクトに示すように、元の安定した拡散と比較して、RLHF で微調整されたモデルは、 :

(1) テキスト内の「two」と「green」をより正確に理解します;

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

(2) ではありません「海」を無視する 背景要件として;

(3) 赤いタイガーが必要な場合は、「より赤い」結果が得られます。

具体的なデータから判断すると、微調整モデルの人間の満足度は 50% で、元のモデル (3%) と比較して 47% 向上しています。

ただし、その代償として画像の鮮明さが 5% 失われます。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

下の写真からも、右側のオオカミが左側のオオカミよりも明らかにぼやけていることがわかります。

はい したがって、著者らは、より大規模な人による評価データセットとより優れた最適化 (RL) 手法を使用することで状況を改善できる可能性があると示唆しています。

著者について

この記事の著者は合計 9 名です。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

韓国科学技術研究院の Google AI 研究科学者 Kimin Lee 博士は、カリフォルニア大学バークレー校で博士研究員として研究を実施しました。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

中国人著者は 3 人です:

Liu Hao カリフォルニア大学バークレー校の博士課程の学生で、主な研究対象はフィードバック ニューラルです。ネットワーク。

Du Yuqing はカリフォルニア大学バークレー校の博士課程候補者で、主な研究方向は教師なし強化学習法です。

責任著者のShixiang Shane Gu (Gu Shixiang) は、学部の学位を三大巨人の一人であるヒントンに師事し、ケンブリッジ大学を卒業して博士号を取得しました。

ChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えました

△Gu Shixiang

この記事を書いているとき、彼はまだ Google 社員でしたが、現在は OpenAI に転職しました。 ChatGPT担当者からの報告に直属します。

論文アドレス:

https://arxiv.org/abs/2302.12192

参考リンク: [1] https://www.php .cn/link/4d42d2f5010c1c13f23492a35645d6a7

[2] https://openai.com/blog/instruction-following/

以上がChatGPT のコアメソッドを AI ペイントに使用でき、効果が 47% 向上 担当著者: OpenAI に切り替えましたの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

vue.jsのストリングをオブジェクトに変換するためにどのような方法が使用されますか? vue.jsのストリングをオブジェクトに変換するためにどのような方法が使用されますか? Apr 07, 2025 pm 09:39 PM

vue.jsのオブジェクトに文字列を変換する場合、標準のjson文字列にはjson.parse()が推奨されます。非標準のJSON文字列の場合、文字列は正規表現を使用して処理し、フォーマットまたはデコードされたURLエンコードに従ってメソッドを削減できます。文字列形式に従って適切な方法を選択し、バグを避けるためにセキュリティとエンコードの問題に注意してください。

インストール後にMySQLの使用方法 インストール後にMySQLの使用方法 Apr 08, 2025 am 11:48 AM

この記事では、MySQLデータベースの操作を紹介します。まず、MySQLWorkBenchやコマンドラインクライアントなど、MySQLクライアントをインストールする必要があります。 1. mysql-uroot-pコマンドを使用してサーバーに接続し、ルートアカウントパスワードでログインします。 2。CreatedAtaBaseを使用してデータベースを作成し、データベースを選択します。 3. createTableを使用してテーブルを作成し、フィールドとデータ型を定義します。 4. INSERTINTOを使用してデータを挿入し、データをクエリし、更新することでデータを更新し、削除してデータを削除します。これらの手順を習得することによってのみ、一般的な問題に対処することを学び、データベースのパフォーマンスを最適化することでMySQLを効率的に使用できます。

vue.js文字列タイプの配列をオブジェクトの配列に変換する方法は? vue.js文字列タイプの配列をオブジェクトの配列に変換する方法は? Apr 07, 2025 pm 09:36 PM

概要:Vue.js文字列配列をオブジェクト配列に変換するための次の方法があります。基本方法:定期的なフォーマットデータに合わせてマップ関数を使用します。高度なゲームプレイ:正規表現を使用すると、複雑な形式を処理できますが、慎重に記述して考慮する必要があります。パフォーマンスの最適化:大量のデータを考慮すると、非同期操作または効率的なデータ処理ライブラリを使用できます。ベストプラクティス:コードスタイルをクリアし、意味のある変数名とコメントを使用して、コードを簡潔に保ちます。

Laravelの地理空間:インタラクティブマップと大量のデータの最適化 Laravelの地理空間:インタラクティブマップと大量のデータの最適化 Apr 08, 2025 pm 12:24 PM

700万のレコードを効率的に処理し、地理空間技術を使用したインタラクティブマップを作成します。この記事では、LaravelとMySQLを使用して700万を超えるレコードを効率的に処理し、それらをインタラクティブなマップの視覚化に変換する方法について説明します。最初の課題プロジェクトの要件:MySQLデータベースに700万のレコードを使用して貴重な洞察を抽出します。多くの人は最初に言語をプログラミングすることを検討しますが、データベース自体を無視します。ニーズを満たすことができますか?データ移行または構造調​​整は必要ですか? MySQLはこのような大きなデータ負荷に耐えることができますか?予備分析:キーフィルターとプロパティを特定する必要があります。分析後、ソリューションに関連している属性はわずかであることがわかりました。フィルターの実現可能性を確認し、検索を最適化するためにいくつかの制限を設定しました。都市に基づくマップ検索

MySQLを解決する方法は開始できません MySQLを解決する方法は開始できません Apr 08, 2025 pm 02:21 PM

MySQLの起動が失敗する理由はたくさんあり、エラーログをチェックすることで診断できます。一般的な原因には、ポートの競合(ポート占有率をチェックして構成の変更)、許可の問題(ユーザー許可を実行するサービスを確認)、構成ファイルエラー(パラメーター設定のチェック)、データディレクトリの破損(テーブルスペースの復元)、INNODBテーブルスペースの問題(IBDATA1ファイルのチェック)、プラグインロード障害(エラーログのチェック)が含まれます。問題を解決するときは、エラーログに基づいてそれらを分析し、問題の根本原因を見つけ、問題を防ぐために定期的にデータをバックアップする習慣を開発する必要があります。

Vue Axiosのタイムアウトを設定する方法 Vue Axiosのタイムアウトを設定する方法 Apr 07, 2025 pm 10:03 PM

Vue axiosのタイムアウトを設定するために、Axiosインスタンスを作成してタイムアウトオプションを指定できます。グローバル設定:Vue.Prototype。$ axios = axios.create({Timeout:5000});単一のリクエストで:this。$ axios.get( '/api/users'、{timeout:10000})。

MySQLインストール後にデータベースのパフォーマンスを最適化する方法 MySQLインストール後にデータベースのパフォーマンスを最適化する方法 Apr 08, 2025 am 11:36 AM

MySQLパフォーマンスの最適化は、インストール構成、インデックス作成、クエリの最適化、監視、チューニングの3つの側面から開始する必要があります。 1。インストール後、INNODB_BUFFER_POOL_SIZEパラメーターやclose query_cache_sizeなど、サーバーの構成に従ってmy.cnfファイルを調整する必要があります。 2。過度のインデックスを回避するための適切なインデックスを作成し、説明コマンドを使用して実行計画を分析するなど、クエリステートメントを最適化します。 3. MySQL独自の監視ツール(ShowProcessList、ShowStatus)を使用して、データベースの健康を監視し、定期的にデータベースをバックアップして整理します。これらの手順を継続的に最適化することによってのみ、MySQLデータベースのパフォーマンスを改善できます。

リモートシニアバックエンジニア(プラットフォーム)がサークルが必要です リモートシニアバックエンジニア(プラットフォーム)がサークルが必要です Apr 08, 2025 pm 12:27 PM

リモートシニアバックエンジニアの求人事業者:サークル場所:リモートオフィスジョブタイプ:フルタイム給与:$ 130,000- $ 140,000職務記述書サークルモバイルアプリケーションとパブリックAPI関連機能の研究開発に参加します。ソフトウェア開発ライフサイクル全体をカバーします。主な責任は、RubyonRailsに基づいて独立して開発作業を完了し、React/Redux/Relay Front-Endチームと協力しています。 Webアプリケーションのコア機能と改善を構築し、機能設計プロセス全体でデザイナーとリーダーシップと緊密に連携します。肯定的な開発プロセスを促進し、反復速度を優先します。 6年以上の複雑なWebアプリケーションバックエンドが必要です

See all articles