LASeR：利用多臂赌博机学习自适应选择奖励模型
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本文解决了现有奖励模型在新任务中的通用性不足的问题，提出了一种名为LASeR的新方法，能够通过自适应选择最佳奖励模型来优化大型语言模型的训练。研究结果表明，LASeR在多个数据集上显著提高了模型性能，并展现出更高的训练效率，显示了其在多种应用场景中的潜在影响。
研究分析了人类反馈学习（RLHF）对大型语言模型推理能力的影响。通过使用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。RL训练未能显著超越SFT模型，并探讨了SFT和RL训练的性能取舍及其对未来的影响。
