Ai or Human Text Classification

未来展望

1、更好的泛化性

已经证明，在作为指令错词的一组数据集上微调语言模型可以提高模型的性能和泛化到看不见的任务。

接下来通过将中文数据集修改分类指令的方式，进一步在混合任务模型中进行instruction tuning，来提升模型在未知内容上的表现。

2、更符合人类期望的模型-RLHF

从人类反馈中强化学习 (RLHF) 是一种训练 AI 系统的先进方法，它将强化学习与人类反馈相结合。这是一种通过在模型训练过程中结合人类训练师的智慧和经验来创建更强大的学习过程的方法。该技术涉及使用人类反馈来创建奖励信号，然后用于通过强化学习改进模型的行为。

强化学习，简单来说，就是人工智能代理通过与环境交互并接收奖励或惩罚形式的反馈来学习做出决策的过程。代理的目标是随着时间的推移最大化累积奖励。RLHF 通过用人类生成的反馈替换或补充预定义的奖励函数来增强此过程，从而使模型能够更好地捕捉复杂的人类偏好和理解。

3、持续模型维护

定期使用新数据更新和重新训练您的模型，以确保它保持准确并与最新的 AI 生成内容保持同步。 监控其性能，并根据需要微调模型以保持最佳性能。