Reward Modeling for Language Models Using Weak Supervision

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内容提要

本研究通过弱监督方法减少了奖励模型训练对人工标注数据的依赖。结果显示,弱监督在小型数据集上显著提升模型表现,但在大型数据集上的效果减弱。

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