生成式人工智能的强化学习综述
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。深度生成人工智能是机器学习社区中长期关注的重要话题之一，能够影响文本生成和计算机视觉等多个应用领域。最大似然估计是训练生成模型的主要范式，通过减少模型分布和目标分布之间的差异来捕捉和近似目标数据分布。然而，该目标无法满足用户对生成模型的全部要求。增强学习作为一种竞争性选择，能够通过创建新目标以利用新信号来注入新的训练信号，具有灵活性和强大的能力，能够从多个角度遵循人类的归纳偏好，如对抗学习、...
深度生成人工智能是机器学习社区中关注的重要话题之一。最大似然估计是训练生成模型的主要范式，但无法满足用户对生成模型的全部要求。增强学习作为一种竞争性选择，能够注入新的训练信号，拓展了生成人工智能的界限。本综述提供了一个高级别的综述，涵盖了广泛的应用领域和大规模语言模型领域。
