大型語言模型的成功離不開「基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)」。RLHF可以大致可以分為兩個(gè)階段，首先，給定一對偏好和不偏好的行為，訓(xùn)練一個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型，通過分類目標(biāo)為前者分配更高的分?jǐn)?shù)。該研究從多個(gè)維度將SPO與迭代獎(jiǎng)勵(lì)建模方法進(jìn)行比較，旨在回答4個(gè)問題:當(dāng)面intransitive偏好時(shí)，SPO能否計(jì)算MW?在具有獨(dú)特CopelandWinners/最優(yōu)策略的問題上，SPO能否匹配或超過RM樣本效率?SPO對隨機(jī)偏好的穩(wěn)健性如何?SPO可以處理非馬爾可夫偏好嗎?在最大獎(jiǎng)勵(lì)偏好、噪聲偏好、非馬爾可夫偏好方面，該研究的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別如下圖6、7、8所示:感興趣的讀者可以閱讀論文原文，了解更多研究內(nèi)容。...

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