RLHF

大型语言模型的成功离不开「基于人类反馈的强化学习」。RLHF可以大致可以分为两个阶段，首先，给定一对偏好和不偏好的行为，训练一个奖励模型，通过分类目标为前者分配更高的分数。该研究从多个维度将SPO与迭代奖励建模方法进行比较，旨在回答4个问题:当面intransitive偏好时，SPO能否计算MW?在具有独特CopelandWinners/最优策略的问题上，SPO能否匹配或超过RM样本效率?SPO对随机偏好的稳健性如何?SPO可以处理非马尔可夫偏好吗?在最大奖励偏好、噪声偏好、非马尔可夫偏好方面，该研究的实验结果分别如下图6、7、8所示:感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究内容。...

特别声明：本页面标签名称与页面内容，系网站系统为资讯内容分类自动生成，仅提供资讯内容索引使用，旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息，请访问商标品牌官方了解详情，请勿以本站标签页面内容为参考信息，本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系，对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明，并提权属证明及详细侵权或不实情况证明（点击查看反馈联系地址）。本网站在收到上述反馈文件后，将会依法依规核实信息，第一时间沟通删除相关内容或断开相关链接。