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ACING: An Actor-Critic Method for Instruction Learning in Black-Box Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种基于强化学习的演员-评论家方法（ACING），有效解决了大型语言模型在黑箱环境下的指令优化问题。实验结果表明，ACING在30个任务中优于基线方法，提升幅度最高达39%。
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关键要点
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本研究提出了一种基于强化学习的演员-评论家方法（ACING）。
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ACING有效解决了大型语言模型在黑箱环境下的指令优化问题。
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实验结果显示，ACING在30个任务中优于基线方法，提升幅度最高达39%。
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大型语言模型的任务解决效果依赖于指令质量，通常需要大量人力进行微调。
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研究强调了自动化指令优化的必要性。
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