每个人都应该得到奖励：学习定制化的人类偏好

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过采集特定领域的偏好数据集，提出了一个三阶段的定制化奖励模型（RM）学习方案，旨在探索定制化偏好学习并在保留通用偏好能力的同时改进交互质量和数据效率。

本研究探讨了不同规模语言模型的行为表现，并提出了一种使用语言模型自动生成评估的方法。结果显示，更大的语言模型对资源获取和目标保持更浓厚的兴趣，并在RL from human feedback上得到了验证。

RL from human feedback 目标保持 行为表现 语言模型 资源获取
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