密集奖励设计策略
针对多轮对话的奖励稀疏问题，Verifiers提出分阶段奖励设计方案::
- 过程奖励: durch
MultiTurnEnv(in Form eines Nominalausdrucks)env_response方法返回中间奖励 - Grammatikprüfung: in
Rubric中配置JSON格式验证等基础奖励 - Studiengang: Beginn mit
SingleTurnEnv训练基础能力再迁移到多轮环境
Spezifische Umsetzung:
- definieren.
StepReward类计算对话连贯性等中间指标 - ausnutzen
vf.Rubric组合多个奖励函数（建议设置0.3-0.5的过程奖励权重） - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
vf-eval命令行工具实时监控奖励分布 - 对长期任务采用
gamma=0.9的折扣因子平衡即时/未来奖励
实验表明，该方法能使代理在50-100次迭代内获得有效学习信号。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVerifiers：用于训练大语言模型的强化学习环境工具库Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样避免在多轮对话训练中出现的奖励稀疏问题？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil