本文讨论了策略梯度方法在语言模型训练中的应用，重点介绍了REINFORCE算法。通过log-derivative技巧，策略梯度能够优化期望回报，而无需对不可微奖励求导。文章还分析了高方差问题及其在长序列和稀疏奖励中的影响，并介绍了RLOO等现代改进方法，以降低方差并提高训练稳定性。

REINFORCE方法通过回报加权优化不可微奖励，但在语言模型中方差过高。Actor-Critic方法将策略与价值函数分开训练，利用广义优势估计（GAE）在Monte-Carlo回报与时间差分（TD）引导之间平衡偏差和方差。Critic帮助构造优势估计，降低策略更新的方差。GAE通过加权多步TD残差，结合折扣因子B3和BB控制未来奖励的影响和优势估计的稳定性。

Paul Duvall recently discussed his library of engineering patterns for AI assisted development and practices that ground high quality delivery. Related discussions from Paul Stack and Gergely...

本文介绍了一种基于策略优化的强化学习算法，该算法通过比较反馈来推断奖励函数，不需要先验知识。研究发现，少量人类反馈足以获得良好的性能。算法在线性和神经函数逼近两种情景下提供和分析了。

本文介绍了一种基于SLU度量标准的非可区分序列损失作为语义误差的代理，并使用REINFORCE技巧训练ASR和SLU模型的方法。作者在开放SLU数据集上展示了自定义序列损失训练的最新技术水平，并在大型专有数据集上显示了6%的相对改进。同时，作者还展示了如何使用语义反馈单独更新ASR和SLU模型。