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强化学习的许多面孔：塑造大型语言模型
近年来，大型语言模型（LLM）已大大重新定义了人工智能（AI）的领域，使机器能够以非常熟练的方式理解和生成类似人类的文本。这种成功在很大程度上归因于机器学习方法的进步，包括深度学习和强化学习（RL）。尽管有监督的学习在训练中发挥了至关重要的作用[…]帖子的帖子，但塑造大型语言模型的许多面孔首先出现在Unite.ai上。
来源:Unite.AI近年来，大型语言模型（LLM）已大大重新定义了人工智能（AI）的领域，使机器能够以非常熟练的方式理解和生成类似人类的文本。这种成功在很大程度上归因于机器学习方法的进步，包括深度学习和强化学习（RL）。尽管有监督的学习在培训LLMS中发挥了至关重要的作用，但增强学习已成为一种强大的工具，可以在简单的模式识别之外提高和增强其功能。
强化学习使LLM能够从经验中学习，并根据奖励或处罚优化其行为。 RL的不同变体，例如从人类反馈中学习（RLHF），具有可验证奖励的增强学习（RLVR），小组相对策略优化（GRPO）和直接偏好优化（DPO），已开发到微调LLMS，LLMS，LLMS，确保他们与人类的偏好保持一致并提高其推理能力。
本文探讨了塑造LLM的各种强化学习方法，研究了它们的贡献和对AI开发的影响。
了解AI
强化学习（RL）是一种机器学习范式，代理商通过与环境进行互动来学会做出决策。代理人不仅依靠标记的数据集，而是采取行动，以奖励或惩罚的形式接收反馈，并相应地调整其策略。
对于LLMS，强化学习可确保模型产生与人类偏好，道德准则和实际推理保持一致的响应。目标不仅是制作句法正确的句子，而且是使其有用，有意义且与社会规范保持一致。