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rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
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rlaif vs. rlhf：通过AI反馈从人类反馈中缩放加强
从人类反馈（RLHF）中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型（LLMS）与人类的偏好保持一致，但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈（RLAIF），在Bai等人中引入。（2022b），提供了一种有希望的替代方案，该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型（RM）。在摘要的任务，有用的直径生成和无害的对话构成的任务中，我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外，我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线，即使AI标签的大小与策略相同，甚至与初始策略完全相同的检查点，我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后，我们引入了直接raif（D-RLAIF） - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术，该技术在RL期间获得了较高的性能，从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明，RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能，从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。
推进强化学习
本文通过人类和AI的反馈对进步的增强学习（RL）进行了全面审查，重点是可解释的强化学习（XRL）的新兴子领域。它研究了解释性技术如何在顺序决策设置中提高RL代理决策过程的透明度，从而使从业者能够更好地理解和信任代理人的行为。该评论还探讨了从人类反馈（RLHF）学习增强性挑战的挑战，并从AI反馈（RLAIF）中引入了强化学习，这是一个有希望的选择。通过利用现成的大语言模型（LLMS）生成偏好标签，RLAIF解决了手动人类反馈的时间耗时和昂贵的性质，同时取得了可比或优越的结果。该论文进一步讨论了RLHF和RLAIF的开放问题和基本局限性，强调了对改善其实际实施的强大方法的需求。结束时，概述了旨在完善和补充RLHF和RLAIF的未来研究指示，以增强其在现实世界应用中的有效性和社会影响。