在RLHF中进行政策过滤以微调LLM进行代码生成
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了现有的强化学习从人类反馈中（RLHF）在代码生成任务中的奖励模型不准确的问题。通过引入政策过滤（PF-PPO），该方法提高了奖励数据的信噪比，从而优化政策学习。实验结果表明，PF-PPO在多个基准测试上显著提高了大型语言模型的生成性能，展现了其潜在的广泛应用价值。
人类反馈强化学习（RLHF）是将LLM与人类偏好对齐的主要方法之一。研究发现，Expert Iteration算法在提升LLM推理能力方面表现最佳，且样本复杂度与PPO相似。这些结果对RLHF和LLM微调中RL的未来角色具有重要影响。
