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探索基于强化学习的正式语言任务的大型语言模型训练与编程奖励
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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）是对齐大型语言模型（LLM）输出与人类偏好的主要方法。研究显示，Expert Iteration在多种算法中表现最佳，其样本复杂度与PPO相似，均需约$10^6$个样本。RL训练提升了SFT模型性能，影响未来RLHF和LLM微调中的RL角色。
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关键要点
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人类反馈强化学习（RLHF）是对齐大型语言模型（LLM）输出与人类偏好的主要方法。
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研究了多种算法的性能，包括Expert Iteration、PPO和Return-Conditioned RL。
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通过启发式和学习的奖励模型为LLM提供稀疏和密集奖励。
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Expert Iteration在所有算法中表现最佳，其样本复杂度与PPO相似，均需约$10^6$个样本。
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模型在RL训练期间未能显著探索SFT模型已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训练同时改善了两者。
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研究结果对RLHF和LLM微调中RL的未来角色有重要影响。
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