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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
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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人类反馈强化学习（RLHF）是将LLM输出与人类偏好对齐的主要方法。
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研究了多种算法（Expert Iteration、PPO、Return-Conditioned RL）对改善LLM推理能力的性能。
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Expert Iteration算法在性能上表现最佳，样本复杂度与PPO相似，约需$10^6$个样本收敛。
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模型在RL训练期间未能显著探索SFT模型产生的解之外的空间。
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讨论了SFT训练期间maj@1和pass@96度量性能之间的取舍，RL训练可以同时改善这两者。
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研究结果对RLHF和LLM微调中RL的未来角色具有重要影响。
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