GRACE：可解释的逆强化学习语言模型框架
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GRACE：可解释的逆强化学习语言模型框架
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内容提要

该论文在NeurIPS 2022的“人机协作学习研讨会”上被接受。偏好强化学习算法通过人类反馈提炼奖励函数，但仍需大量标签，实用性不足。本文展示了环境编码的有效性。

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关键要点

  • 该论文在NeurIPS 2022的“人机协作学习研讨会”上被接受。
  • 偏好强化学习算法通过人类反馈提炼奖励函数，避免了手工设计奖励函数的缺陷。
  • 尽管如此，偏好强化学习仍需大量人类标签，实用性不足。
  • 本文展示了环境编码的有效性。
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标签

NeurIPS 2022 人类反馈 偏好强化学习 奖励函数 强化学习 环境编码 语言模型