BriefGPT - AI 论文速递
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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。
