MA-RLHF：通过宏操作从人类反馈进行强化学习
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了现有基于人类反馈的强化学习在长序列中的信用分配问题，导致学习效率低下。提出的MA-RLHF框架引入宏操作，显著减少了操作与奖励之间的时间距离，从而提升了学习效率和政策梯度的稳定性。本方法在文本摘要、对话生成等任务中表现优异，相较传统方法性能提升达30%，训练速度提高至1.7倍甚至2倍。
研究分析了人类反馈学习（RLHF）对大型语言模型（LLM）推理能力的影响。通过Expert Iteration和PPO等算法，结合不同奖励模型，评估了不同模型尺寸和初始化状态的表现。结果显示，各算法性能相近，Expert Iteration表现最佳，但未能超越SFT模型的效果。讨论了SFT训练的性能取舍及RL训练的改进，分析了RLHF和LLM微调的未来角色。
