强化学习反馈

Rejecting Instruction Preferences (RIP) 是一种通过分析拒绝回复的质量和奖励差距来过滤低质量指令数据的方法，旨在提升指令微调数据的质量和模型性能。该方法特别适用于大型语言模型的开发，尤其是在指令调优（instruction tuning）和强化学习反馈（RLHF）领域。通过过滤低质量数据，RIP 能够增强模型与人类偏好的对齐，并优化训练数据以提升模型在下游任务中的表现。