通过基于模型的强化学习增强抽象推理语料库中的类比推理
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本文解决了类比推理任务效率不足的问题，提出利用基于模型的强化学习（model-based RL）创建内部模型以提升推理能力。研究结果表明，与无模型强化学习相比，基于模型的强化学习在单一任务的学习和泛化能力上表现更佳，并在相似任务间的推理上显示出显著优势。
人类反馈强化学习（RLHF）是将LLM与人类偏好对齐的主要方法之一。研究发现Expert Iteration算法在提升LLM推理能力方面表现最佳，且样本复杂度与PPO相似。研究还讨论了SFT训练期间性能度量之间的权衡，并指出RL训练可以同时改善两者。这些研究结果对RLHF和LLM微调中RL的未来角色具有重要影响。
