老哥你图啥？
spaces做的那么华丽！
虽然模型质量一般般吧，但是你图啥。
感觉做的很用心了，所以我想知道项目背后的故事。
最开始是因为我写作业要用（现在我写报告写email也会用），，，我不想给市面上的humanizor付钱（其实所有humanizer都挺不尽人意的）
我就一边训一边发布吧，发布也只需要多做一些页面，对我来说也不会麻烦很多
最开始是因为我写作业要用（现在我写报告写email也会用），，，我不想给市面上的humanizor付钱（其实所有humanizer都挺不尽人意的）
我就一边训一边发布吧，发布也只需要多做一些页面，对我来说也不会麻烦很多
我倒是想过这类任务，我能想到的是，基于人类编写的文本，让传统的，AI味儿非常重的模型以AI味儿非常重的形式重写，然后就得到了，同一段意思，两种表达，一个是AI写的，一个是人类写的，然后DPO。
这与我做的另一个东西很相似，我训过一个脱衣的lora，需要同一个人同场景同拍摄角度的穿衣图和脱衣图作为数据集（除了是否裸体之外，什么都不变），但是，很难找到这样的数据集，不会有模特专门拍这种图片。
我采取了逆向思维，我找到了一堆福利姬的全裸图，然后用图片编辑模型给它们穿上衣服，这样，就得到了裸体图和有衣服的图片。
感觉，去AI味儿，也差不多吧。
我能想到的是，基于人类写的小说或者文章搞，就是，那种，百分百是人类写的东西，甚至用央视新闻稿。如果你用知乎上的东西，说实话，那都是AI写的，已经混进去了，训练效果会差。
然后，AI写的文本，则必须调API或者跑个qwen去蒸，蒸馏一部分。
搞得我都想做做试试了，这方面需求大不大，能赚钱不？
我看了你的训练方法，你搞得好麻烦。
我觉得，是数据问题，如果算法设计的巧妙的话，其实，可以从一堆AI文本和人类文本之间，找到一些特征点，有点像识别AI文本和人类文本那样，有特征点之后，就能清晰的区分一段文本更AI还是更人类，此时，直接grpo。
牛逼，有一定的需求，是有人能赚些钱，但我感觉也不是啥大钱不然也不可能很快被我追上赶超
我用的都是前 ai 时代的数据当做输出侧让模型去学的，但是因为同时要保留原文的格式意思和事实，在后续的强化训练（包括对数据的构建）都会损失模型的人味，这也是我目前去探索的，并且下个模型去解决的
特征点找不到的，明面上的特征点都解决不了 ai 味，不是简单算法可以定义的
可以训检测器去看模型的输出和人类有多大偏差
我看了你的训练方法，你搞得好麻烦。
我觉得，是数据问题，如果算法设计的巧妙的话，其实，可以从一堆AI文本和人类文本之间，找到一些特征点，有点像识别AI文本和人类文本那样，有特征点之后，就能清晰的区分一段文本更AI还是更人类，此时，直接grpo。
我觉得应该有很前沿的AI文本检测模型？直接拿来用即可。
对于事实问题，是的，是问题，还是用数学那套方法，需要用带有标准答案的数据集。
那么，架构就是，需要一个开源的能检测文本AI率的模型，需要一个带有标准答案和解题过程或者详细解释的数据集，设计奖励函数为格式正确、答案正确、AI率低，即可。
把检测器放进去会 reward hacking
开源的检测器都很垃圾
可能想想很容易，但是实现很难。
不过，对于大厂来说，感觉就是在强化学习的过程中，稍微加个AI率检测模型并作为奖励的一部分，问题就解决了。
单纯放 RL 不太好解决，因为现在训练数据全是 ai 生成的，纯 RL 只会把文风干崩
把检测器放进去会 reward hacking
这倒是，没办法的。但是，最起码那个检测器检测不出来了。
我还想到一个训练检测器的方法，感觉和Embedding模型差不多，但不太一样，需要设计专门的网络架构，使AI文本和人类文本距离非常远，我倒是微调过V-JEPA，它是一个通过掩码一部分训练的视频Embedding模型。
这部分倒是数据集好获取，因为不需要问答对，随便的文本就行，相对好获取，但也只是第一步，先有检测器。
是的，检测器很好做，有对应数据很快就出来了，问题就是没那么多数据，拿自己的模型去训，检测器直接把你模型的风格给记住了
单纯放 RL 不太好解决，因为现在训练数据全是 ai 生成的，纯 RL 只会把文风干崩
那这就走到一个大厂也搞不定的领域了，那就是：自然语言怎么样rl。
因为，rl靠标准答案，靠可验证的结果；但是自然语言，最多只能用另一个模型去验证，这几乎等于没有验证，最终只能得到另一个模型的偏见。
ds模型生成小说效果不令人满意，其中一个原因是，小说作为自然语言，没办法rl
小说的逻辑是理解语言之后得到的逻辑，不是文本格式化的逻辑，没有代码那么强的格式，sft只让模型学到了一段文本怎么写，但是很难训练模型学会：一整部小说怎么写。
这个也差不多，既要防止自然语言完全不可读，同时还要往去AI味儿的方向奖励，这太难了。
谢谢你提供的知识，确实是一个任重道远的路。
同时，AI味儿本身，并不是故意训练出来的，只是涌现，它也是涌现的一部分。所以，某种程度上讲，没办法去除AI味儿，因为AI味儿只是基于训练数据做预测下一个token得到的结果。只要还训练模型，AI味儿就会存在，就和万有引力一样。
嗯嗯，我目前都是在 SFT 上拿人类语料去教这种风格的，只不过不同的数据构建方法看看能不能让其学习的更透彻。RL 阶段只让其多改动，不要照抄 ai 文