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Reinforcement Fine-Tuning 原理是什么？
2024-12-09 阅读 77
Reinforcement Fine-Tuning 是一种在预训练语言模型的基础上使用强化学习进行微调的方法。其原理是通过在特定任务上引入强化学习的奖励信号，来进一步优化模型的性能。在这个过程中，模型会根据环境的反馈不断调整参数，以最大化预定义的奖励信号。这种方法可以帮助模型更好地适应特定任务的需求，提高模型在特定任务上的性能表现。
更新于 2024年12月09日
