Соответствие требованиям LLM: Методы, основанные на вознаграждении, и методы без вознаграждения - На пути к науке о данных
• Языковые модели (LLM) демонстрируют способность создавать убедительные тексты на основе подсказок. • Определение "хорошего" текста зависит от контекста и предпочтений пользователя. • Проблема согласования LLM: обеспечение соответствия модели человеческим ценностям и ожиданиям. • Обучение с подкреплением через обратную связь с человеком (RLHF) позволяет точно настраивать LLM на основе предпочтений человека. • RLHF использует методы обучения с подкреплением для тонкой настройки модели. • Обучение с подкреплением через обратную связь с человеком (RLHF) может быть основано на вознаграждении или без вознаграждения. • Метод без вознаграждения использует аналитическое сопоставление функций вознаграждения с оптимальными политиками. • Выбор между RLHF с вознаграждением и без вознаграждения зависит от конкретных потребностей и данных.
