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RESEARCH · CL_14461 · May 4 · 04:00

研究发现，基于奖励模型的LLM对齐面临统计上的不可能性

一篇新论文探讨了大语言模型（LLM）与多样化人类偏好对齐所面临的统计挑战。研究人员证明，由于人类偏好中普遍存在孔多塞循环，现有的基于奖励的对齐方法（如人类反馈强化学习）在统计上是不可能的。然而，该研究也表明，非基于奖励的方法（如纳什学习）可以通过使LLM使用混合策略，在统计上保留少数派偏好。