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TOOL · CL_303328 · Oct 16 · 04:00

研究发现：多数投票奖励与可验证的强化学习密切相关

一篇新的研究论文探讨了在强化学习中使用多数投票奖励的有效性，发现即使错误率很高，它们也能与可验证的奖励密切跟踪。研究认为，关键在于批次级别的更新，而不是提示级别的分析，因为共享参数意味着单个提示的梯度很小。研究表明，多数投票的错误在不同提示之间是不连贯的，从而保留了与黄金标准奖励相似的更新方向，并且这种等价性在模型检查点之间都成立。