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原標題：斯坦福提出對比偏好學習：無需強化學習即可從人類反饋中學習

關鍵字：策略,數據,函數,有效使用,方法

文章來源：機器之心

內容字數：7888字

內容摘要：機器之心報道編輯：Panda W我們知道，ChatGPT 的成功離不開 RLHF 這個「秘密武器」。不過 RLHF 并不是完美無缺的，存在難以處理的優化難題。本文中，斯坦福大學等研究機構的團隊探索用「對比偏好學習」替換掉「強化學習」，在速度和性能上都有不俗的表現。在模型與人類意圖對齊方面，根據人類反饋的強化學習（RLHF）已經成為一大流行范式。通常來說，RLHF 算法的工作過程分為兩個階段：一、使…

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺