后见之明模拟

RLHS（基于后见之明模拟的强化学习）是一种用于减轻RLHF（基于人类反馈的强化学习）中模型与人类目标不一致问题的方法。RLHF在对齐生成式AI方面显示出潜力，但研究表明它可能导致系统性的不一致。RLHS通过在收集反馈前向评估者呈现模拟的未来结果，将对齐信号与可能受损的预测解耦，从而减少模型的不一致性并提高用户满意度。RLHS在理论和实证研究中均表现出有效性，尤其在减少对即时反馈的依赖、提升模型的长期效用方面。