完美融合：通过评审组合重新定义人类反馈强化学习

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-30T00:00:00Z

研究表明，从人类反馈中进行强化学习（RLHF）可以有效对齐大型语言模型（LLM）的输出与人类偏好。通过Expert Iteration和PPO等算法，研究了不同奖励模型对LLM推理能力的影响。结果显示，各算法性能相近，Expert Iteration表现最佳。RL训练未能显著超越监督微调（SFT）模型。讨论了SFT和RL训练的性能取舍及其对未来RLHF和LLM微调的影响。