从逆向出发：通过逆向强化学习重建大型语言模型的训练目标
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文解决了大型语言模型（LLMs）的奖励功能和决策过程不透明的关键问题。通过应用逆向强化学习（IRL）来恢复隐性奖励功能，研究提供了对模型大小与可解释性之间关系的见解，并揭示了在RLHF过程中可能遇到的陷阱。研究表明，IRL衍生的奖励模型在新LLMs的微调中能实现与现有模型相媲美或更优的效果，对提高LLM的对齐性具有重要意义。
本文研究了大型语言模型的奖励功能和决策过程不透明的问题。通过逆向强化学习，恢复了隐性奖励功能，分析模型大小与可解释性的关系，并揭示RLHF过程中的潜在问题。结果表明，IRL衍生的奖励模型在新模型微调中表现出色，有助于提高模型对齐性。
