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用于人类反馈强化学习的分位数回归奖励模型
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内容提要
本研究提出了分位数奖励模型（QRM），解决了传统奖励模型无法反映人类价值多样性和复杂性的问题。实验结果表明，QRM在奖励基准测试中优于传统模型，且其分布性估计可用于提升语言模型的质量。
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关键要点
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本研究提出了分位数奖励模型（QRM），解决了传统奖励模型无法反映人类价值多样性和复杂性的问题。
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QRM通过分位数回归学习奖励的完整分布，能够更好地捕捉人类偏好的多样性。
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实验结果表明，QRM在奖励基准测试中优于传统模型。
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QRM的分布性估计可用于下游应用，提升语言模型的质量。
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