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    谷歌提出全新RLHF方法:消除獎勵模型,且無需對抗性訓(xùn)練

    2024-02-12 10:29 · 稿源: 機(jī)器之心公眾號

    效果更穩(wěn)定,實(shí)現(xiàn)更簡單。大型語言模型(LLM)的成功離不開「基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分為兩個階段,首先,給定一對偏好和不偏好的行為,訓(xùn)練一個獎勵模型,通過分類目標(biāo)為前者分配更高的分?jǐn)?shù)。然后通過某種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化這個獎勵函數(shù)。然而,獎勵模

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