大型语言模型(LLM)在人工智能(AI)自然语言生成方面取得了重大进展。GPT-3、Megatron-Turing、Chinchilla、PaLM-2、Falcon和Llama2等模型彻底改变了我们与技术交互的方式。然而，尽管取得了进步，这些模型通常很难提供符合用户偏好的细致入微的响应。这种限制促使人们探索新技术来改进和定制法学硕士。

传统上，法学硕士的改进是通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)来实现的。虽然这些方法已被证明是有效的，但它们也面临着一系列挑战。训练的复杂性和用户对输出缺乏控制是最重要的限制之一。

为了应对这些挑战，NVIDIA研究团队开发了一种称为SteerLM的新技术。这种创新方法简化了法学硕士的定制，并允许根据指定属性动态引导模型输出。SteerLM是NVIDIANeMo的一部分，遵循四步技术：训练属性预测模型、注释不同的数据集、执行属性条件SFT以及依赖标准语言建模目标。

定制大型语言模型

SteerLM最显着的功能之一是它能够在推理时调整属性。此功能使开发人员能够定义与应用程序相关的首选项，从而实现高度定制。用户可以在推理时指定所需的属性，使SteerLM能够适应广泛的用例。

SteerLM的潜在应用广泛且多样。它可用于游戏、教育、企业和辅助功能等领域。定制法学硕士以满足特定需求和偏好的能力为开发人员和最终用户打开了一个充满可能性的世界。

与其他高级定制技术相比，SteerLM简化了培训过程，并使开发人员更容易获得最先进的定制功能。它使用SFT等标准技术，只需对基础设施和代码进行最少的更改。此外，它可以通过有限的超参数优化获得合理的结果。

SteerLM的性能不仅仅是理论上的。在实验中，SteerLM43B在Vicuna基准上实现了最先进的性能，优于LLaMA30BRLHF等现有RLHF模型。这一成就证明了SteerLM的有效性及其彻底改变法学硕士领域的潜力。

SteerLM的简单训练过程可以产生定制的LLM，其准确性与更复杂的RLHF技术相当。这使得更容易获得高水平的准确性，并使开发人员之间的定制更容易民主化。

SteerLM代表了法学硕士领域的重大进步。通过简化定制过程并允许模型输出的动态引导，它克服了当前法学硕士的许多限制。它的潜在应用非常广泛，其性能与更复杂的技术相当。因此，SteerLM有望在法学硕士的未来中发挥至关重要的作用，使它们更加用户友好并适应广泛的应用。

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