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ChatGPT核心方法应用于AI绘画，效果提升47%！
发布时间：2024-10-03 12:06:12 浏览量：139次
在AI领域，有一种核心训练方法叫做“人类反馈强化学习（RLHF）”，它能让模型更安全、更符合人类意图。
研究人员发现，将RLHF方法用于AI绘画中可以显著改善图像的匹配情况，效果惊人，达到了高达47%的改进。
这项技术让AI领域中的模型找到了一种“共鸣”。
如何运用RLHF技术进行AI绘画？
RLHF是一种由OpenAI和DeepMind合作开发的强化学习技术，通过人类的评价来直接优化模型，在AI图像生成模型中，它能让生成图像与文本提示更好地对齐。
具体步骤包括收集人类反馈数据，学习奖励函数，辅助任务以及微调模型，以提高图像生成的准确性。
通过RLHF技术，AI绘画模型的人类满意度提升了47%，但也有5%的图像清晰度下滑。
作者表示，使用更大的人类评价数据集和更好的优化方法能够改善这种情况。
关于作者
本文共有9位作者，包括谷歌AI研究科学家Kimin Lee等。
其中，华人作者包括Liu Hao、Du Yuqing和顾世翔，他们在AI领域有着卓越的研究成果。
写这篇文章时，顾世翔还是谷歌人，现已跳槽至OpenAI，致力于ChatGPT项目。
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