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  1. TOOL · CL_103223 ·

    研究:奖励模型在没有锚定情况下学习数据集的怪癖,而非价值观

    来自新加坡国立大学(NUS)、VinUniversity 和南洋理工大学(NTU)的一项新研究调查了弱到强奖励模型,发现模型在训练数据集上的高表现并不能保证其泛化到新的、未见过数据的能力。研究人员确定了表示漂移(representation drift)为一个关键问题,并提出了一种名为表示锚定(Representation Anchoring)的解决方案来缓解它。他们的发现表明,使用像RAIL数据集这样多样化、以价值观为基础的基准对于…