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Language Models Can Self-Improve State-Value Estimation for Enhanced Search
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内容提要
本研究提出了一种自我教学前瞻方法，旨在降低交互领域中收集真实任务奖励的成本和时间。该方法通过状态转移动态训练价值模型，使中型开放权重模型的性能可与大型语言模型相媲美，成本降低了37倍。
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关键要点
- 本研究提出了一种自我教学前瞻方法，旨在降低交互领域中收集真实任务奖励的成本和时间。
- 该方法通过状态转移动态训练价值模型，有效指导语言模型控制的搜索。
- 经过自我教学前瞻改进的中型开放权重价值模型，其性能可与大型语言模型相媲美。
- 该方法在提高性能的同时，降低了37倍的成本。
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