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Improving the Consistency of Internal Reward Models Enhances the Performance of Self-Reinforcement Language Models
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内容提要
本研究提出自一致内部奖励（SCIR）框架，旨在解决大型语言模型（LLM）内部奖励模型的不一致性问题，从而提升与人类偏好的对齐性能和奖励建模能力。
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关键要点
- 本研究提出自一致内部奖励（SCIR）框架，旨在解决大型语言模型（LLM）内部奖励模型的不一致性问题。
- 内部奖励模型的不一致性影响了自我生成偏好数据的可靠性。
- 不一致性阻碍了与人类偏好的整体对齐表现。
- SCIR框架通过引入不一致惩罚机制，增强了训练过程中内部奖励模型的一致性。
- 该框架显著提高了LLM的对齐性能和奖励建模能力。
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