RL for LLMs，强化学习的 Scaling Law 才刚刚起步？
近期研究显示，强化学习（RL）正成为提升大型语言模型（LLM）性能的关键突破点。通过「自我原则批评调整」等技术，强化学习增强了 LLM 的推理能力和长期规划能力。清华大学教授吴翼指出，LLM 与强化学习的关系如同「乘法关系」，二者结合才能实现完整智能体。RL 训练 LLM 的过程包括奖励模型训练、偏好微调和策略优化，但强化学习的 Scaling Law 仍处于早期阶段，面临奖励稀疏性和复杂环境等挑战，未来需进一步探索计算资源和算法改进。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/DfRuJdoifNv2ym40YtvIcQ
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