Sep, 2024
完美融合:通过评审组合重新定义人类反馈强化学习
The Perfect Blend: Redefining RLHF with Mixture of Judges
TL;DR本研究解决了人类反馈强化学习在多任务学习中的局限性,特别是奖励黑客和极端多目标优化的问题。通过提出一种新颖的后训练范式——约束生成策略优化(CGPO),并引入评审组合(MoJ),实现了高效的策略优化,显著提升了多项任务的性能,特别是在避免奖励黑客方面表现出色。这一创新方法不仅提升了强化学习的效果,还推进了大语言模型在多样化应用场景中的对齐能力。