TeaMs-RL：通过强化学习教授 LLMs 更好地自我指导

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通过使用增强学习直接生成基础指令数据集，TeaMs-RL 方法能够在单一微调步骤中提高大型语言模型的能力，减少人为参与需求、模型查询次数以及提高模型隐私保护能力。

LARL-RM算法通过自动机编码将高层知识引入强化学习，利用大型语言模型获取领域特定知识，实现全闭环强化学习。算法具有收敛到最优策略的理论保证，并在两个案例研究中实现了30%的加速收敛。