万径归于「概率」，华人学者颠覆认知！英伟达大牛力荐RL微调新作

华人学者研究发现强化学习在大语言模型微调中的重要性，解释了两阶段强化学习的必要性。研究表明，在存在生成-验证差距的任务中，相比离线方法，在线微调能显著提升性能。研究提出假设H6，即验证比生成更简单，并通过实验证明在线微调通过构建奖励模型有效缩小搜索空间，将复杂问题转化为适当学习问题，进一步优化策略。该成果由康奈尔大学和卡内基梅隆大学研究者共同完成。
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