周志华团队新作:LLM 中存在奖励模型,首次理论证明 RL 对 LLM 有效性 | 机器之心 该研究首次从理论上证明了大语言模型(LLMs)内部存在内源性奖励机制,无需依赖昂贵的人类标注数据或外部 AI 反馈。研究团队展示了如何从标准的下一个 Token 预测目标中恢复出离线逆强化学习奖励函数,并通过数学证明使用这种内源性奖励进行微… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
周志华团队新作:LLM 中存在奖励模型,首次理论证明 RL 对 LLM 有效性 | 机器之心 该研究首次从理论上证明了大语言模型(LLMs)内部存在内源性奖励机制,无需依赖昂贵的人类标注数据或外部 AI 反馈。研究团队展示了如何从标准的下一个 Token 预测目标中恢复出离线逆强化学习奖励函数,并通过数学证明使用这种内源性奖励进行微… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
作者: 周志华团队新作:LLM 中存在奖励模型,首次理论证明 RL 对 LLM 有效性 | 机器之心 该研究首次从理论上证明了大语言模型(LLMs)内部存在内源性奖励机制,无需依赖昂贵的人类标注数据或外部 AI 反馈。研究团队展示了如何从标准的下一个 Token 预测目标中恢复出离线逆强化学习奖励函数,并通过数学证明使用这种内源性奖励进行微… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论
周志华团队新作:LLM 中存在奖励模型,首次理论证明 RL 对 LLM 有效性 | 机器之心 该研究首次从理论上证明了大语言模型(LLMs)内部存在内源性奖励机制,无需依赖昂贵的人类标注数据或外部 AI 反馈。研究团队展示了如何从标准的下一个 Token 预测目标中恢复出离线逆强化学习奖励函数,并通过数学证明使用这种内源性奖励进行微… 赞 参与讨论{{item.data.meta.comment}}条讨论