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現(xiàn)在，來自谷歌Research和UC伯克利的研究人員發(fā)現(xiàn)，將該方法用在AI繪畫上，“治療”圖像跟輸入不完全匹配的情況，效果也奇好——

可以實(shí)現(xiàn)高達(dá)47%的改進(jìn)。

△ 左為Stable Diffusion，右為改進(jìn)后效果

這一刻，AIGC領(lǐng)域中兩類大火的模型，似乎找到了某種“共鳴”。

如何將RLHF用于AI繪畫？

RLHF，全稱“Reinforcement Learning from Human Feedback”，是OpenAI和DeepMind于2017年合作開發(fā)的一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)。

正如其名，RLHF就是用人類對(duì)模型輸出結(jié)果的評(píng)價(jià)（即反饋）來直接優(yōu)化模型，在LLM中，它可以使得“模型價(jià)值觀”更符合人類價(jià)值觀。

而在AI圖像生成模型中，它可以讓生成圖像與文本提示得到充分對(duì)齊。

具體而言，首先，收集人類反饋數(shù)據(jù)。

在這里，研究人員一共生成了27000余個(gè)“文本圖像對(duì)”，然后讓一些人類來打分。

為了簡單起見，文本提示只包括以下四種類別，分別關(guān)乎數(shù)量、顏色、背景和混合選項(xiàng)；人類的反饋則只分“好”、“壞”與“不知道（skip）”。

其次，學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。

這一步，就是利用剛剛獲得的人類評(píng)價(jià)組成的數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練出獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，然后用該函數(shù)來預(yù)測人類對(duì)模型輸出的滿意度（公式紅色部分）。

這樣，模型就知道自己的結(jié)果究竟有幾分符合文本。

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