Sublime

“强化学习之所以厉害，是因为它能大大缩小模型搜索空间，只需关注那些被简单的验证器（reward model）认可的策略！” 以下内容为转译 --- 一年半前，我们提出了一个看似简单的问题：在大模型微调时使用强化学习（RL），究竟有什么实际的好处？经过我博士生涯中最深入的一次探索，我非常兴奋地分享我们的发现：RL在基于人类反馈的强化学习（RLHF）中的价值，来自一种被我们称为「生成-验证落差」（generation-verification gap）的机制。 准备好了吗？让我们一起深潜🤿！__... See more

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