本研究提出了一种段落级奖励模型，解决了强化学习中序列性和稀疏奖励的问题，提高了奖励学习的有效性。
本研究提出了一种段落级奖励模型。
该模型解决了强化学习中的序列性和稀疏奖励问题。
通过动态文本分割与标准序列偏好数据集的兼容性，提高了奖励学习的有效性。
研究结果显示，该方法在多个RLHF基准测试中表现出色。
该方法具有显著的实用价值。
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