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Bridging the Domain Gap in Equation Distillation with Reinforcement Feedback
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内容提要
本研究提出了一种基于强化学习的微调框架，旨在提高数据到方程任务中的领域适应性和生成方程的准确性。该方法通过优化预训练模型的生成策略，尤其在复杂数据分布下展现出显著的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于强化学习的微调框架，旨在解决数据到方程任务中的领域适应性不足和生成方程不准确的问题。
- 该方法通过下游数值拟合获得的奖励信号，直接优化预训练模型的生成策略。
- 研究表明，该框架在复杂数据分布下能够显著提高方程生成的准确性和稳健性。
- 数据到方程任务旨在发现可解释的数学方程，将观察到的值映射到标签，具有广泛的学术和工业应用潜力。
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