TeaMs-RL：通过强化学习教授 LLMs 更好地自我指导

Mar, 2024

TeaMs-RL：通过强化学习教授 LLMs 更好地自我指导

TeaMs-RL: Teaching LLMs to Teach Themselves Better Instructions via Reinforcement Learning

Shangding Gu, Alois Knoll, Ming Jin

TL;DR通过使用增强学习直接生成基础指令数据集，TeaMs-RL 方法能够在单一微调步骤中提高大型语言模型的能力，减少人为参与需求、模型查询次数以及提高模型隐私保护能力。

Abstract

The development of large language models (LLMs) often confronts challenges stemming from the heavy reliance on human annotators in the reinforcement learning with human feedback (RLHF) framework, or the frequent and costly external queries tied to the self-instruct paradigm. In this wo

large language models reinforcement learning teams-rl instruction dataset model privacy protection

发现论文，激发创造

强化学习思考的语言模型自我提升

本文介绍了一种新的无监督方法 SIRLC，通过强化学习来提高 LLMs 的性能，无需依赖外部标签。该方法把 LLMs 分配为学生和教师两个角色，通过评分策略来更新模型参数，实验结果表明，SIRLC 能够有效提高 LLM 的表现，适用于多个自然语言处理任务，并且无需外部监督。

May, 2023

利用大型语言模型的反馈加速机器人操控的强化学习

通过利用大型语言模型的及时反馈，Lafite-RL（语言代理反馈互动式强化学习）框架使强化学习智能体能够有效地学习机器人任务，实验结果表明，Lafite-RL 智能体在自然语言的简单提示设计下，通过大型语言模型的引导在学习效率和成功率方面优于基准模型，凸显了大型语言模型所提供的奖励的功效。

Nov, 2023

基于大型语言模型增强强化学习的调研：概念，分类和方法

大规模语言模型在增强学习中具有广泛的预训练知识和高水平的通用能力，本文对现有文献进行了综述，概括了大规模语言模型增强学习与传统增强学习方法的特点，并提出了一个结构化的分类法来系统地分类大规模语言模型在增强学习中的功能和方法，并讨论了其潜在应用、前景机会和挑战。

Mar, 2024

大规模语言模型的强化学习问题解决

使用大型语言模型作为强化学习代理以解决对话式强化学习问题，通过提出的提示技术，演示了如何迭代引导语言模型学习和优化特定强化学习任务的策略，并通过两个具体案例研究展示了该方法的实用性。

Apr, 2024

大型语言和强化学习模型相互增强的双向反馈机制：以案例研究为例

大型语言模型和强化学习模型合作的教师 - 学生学习框架，通过递归互助的方式，实现了抽象信息的供给和实时反馈的互利循环，从而推动大型语言模型和强化学习模型在协同多智能体环境中的优化、探索和互相改进。

Jan, 2024

面向基于文本的教育环境的通用智能体: RL 与 LLMs 的整合研究

通过将强化学习与大型语言模型结合，研究了在开放性文本学习环境中增强代理的泛化能力，提出了三种代理类型：基于强化学习的代理、基于大型语言模型的代理和融合两者的混合代理，以提高代理的性能和泛化能力，并通过 PharmaSimText 提供的基准测试验证了研究成果。结果表明，基于强化学习的代理在任务完成方面表现出色，但在提问诊断问题方面有所欠缺；相反，基于大型语言模型的代理在提问诊断问题方面表现较好，但在完成任务方面表现较差；而混合的大型语言模型辅助强化学习代理能够克服这些限制，凸显了将强化学习和大型语言模型相结合在开放性学习环境中开发高性能代理的潜力。

Apr, 2024

通过自然语言以人工反馈聚合大规模语言模型数据对齐

通过模型中人类反馈的学习，改进大型语言模型（LLMs）的输出与人类期望的一致性，利用人类反馈信号中以响应对的排名形式的强化学习，研究使用自然语言反馈模型的数据效率，通过对 ChatGPT、BARD 和 Vicuna 等模型的反馈逐渐改进，提高了模型的响应质量。

Nov, 2023

基于 LLM 的推荐系统环境

通过利用大型语言模型（LLMs）模拟人类行为，本研究提出了一个综合框架，用于训练基于强化学习（RL）的推荐系统，并提供了深入的消融研究，通过电影和书籍推荐实验证明了其有效性。

Jun, 2024

利用大型语言模型自动化并加快使用奖励机制的强化学习

我们提出了 LARL-RM 算法，利用自动机将高层知识编码到强化学习中，以加速强化学习过程，同时使用大型语言模型通过提示工程来获取高层领域特定知识，避免了需要专家编码自动机的问题，且能够在无需专家指导和监督下进行全闭环强化学习，我们还展示了算法收敛到最优策略的理论保证，并通过两个案例研究实现了 30% 的加速收敛。

Feb, 2024

RLHF 揭示：对于 LLMs 的强化学习从人类反馈的关键分析

通过强化学习原理的角度分析了强化学习来自人类反馈的语言模型的基础，重点关注了奖励模型作为 RLHF 核心组件的建模选择、函数逼近的陷阱，以及它们对训练算法的影响，同时揭示了当前方法的局限性。通过对现有文献的分类评论，我们对 RLHF 的挑战进行了描述，为研究人员和从业者理解 RLHF 的挑战并建立在现有研究的基础上提供参考。

Apr, 2024