在RLHF中进行政策过滤以微调LLM进行代码生成
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。
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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。