通过约束强化学习高斯过程避免奖励模型过度优化

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内容提要

该研究探讨了从人类偏好中学习奖励函数的算法,提出了基于遗憾的替代偏好模型。研究发现,采用基于贪心法的最大化奖励函数的方法更为简单和合适。该研究还对将当代大型语言模型与强化学习结合进行模型微调提出了更清晰的解释。

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