RLHS: Mitigating Misalignment in RLHF with Hindsight Simulation论文 – 通过后见之明模拟减轻RLHF中的不一致
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。