ChatGPT 为什么不用 Reward-Model 的数据直接 fine-tune，而用 RL？
2023-05-12 阅读 198
ChatGPT 使用强化学习（RL）进行训练的主要原因是为了解决数据不平衡和数据稀疏的问题。对话数据通常是非常不平衡的，有些话题可能会有很多数据，而有些话题可能只有很少的数据。如果直接使用 Reward-Model 进行 fine-tune，那么模型可能会过度依赖于已有的数据，而无法很好地处理新的、未见过的数据。
与此相比，RL 可以通过与环境交互来获得更多的训练样本，从而提高模型的泛化能力。在对话系统中，环境就是用户，模型需要与用户进行交互，通过不断地尝试和错误来学习如何进行更好的对话。通过使用 RL，ChatGPT 可以更好地处理数据不平衡和数据稀疏的问题，从而提高模型的效果。
更新于 2023年05月16日
