Intensive Strategien zur Belohnungsgestaltung
Um das Problem der spärlichen Belohnung in Mehrrunden-Dialogen zu lösen, schlägt Verifiers vorStufenweises Programm zur Schaffung von Anreizen::
- Prozessanreiz: durch
MultiTurnEnv(in Form eines Nominalausdrucks)env_responseMethode liefert die Zwischenbelohnung - Grammatikprüfung: in
RubricKonfigurieren Sie die Validierung des JSON-Formats und andere Basisanreize in der - Studiengang: Beginn mit
SingleTurnEnvSchulung grundlegender Fertigkeiten vor der Umstellung auf Mehrrundenumgebungen
Spezifische Umsetzung:
- definieren.
StepRewardZwischenindikatoren wie die Kohärenz des rechnerischen Dialogs - ausnutzen
vf.RubricKombination mehrerer Belohnungsfunktionen (Prozessbelohnungsgewichte von 0,3-0,5 werden empfohlen) - passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.)
vf-evalBefehlszeilentool zur Überwachung der Belohnungsverteilung in Echtzeit - Nutzung von Langzeitmandaten
gamma=0.9Der Abzinsungsfaktor stellt ein Gleichgewicht zwischen sofortigen und zukünftigen Belohnungen her.
Experimente zeigen, dass die Methode es dem Agenten ermöglicht, innerhalb von 50-100 Iterationen ein effektives Lernsignal zu erhalten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVerifiers: eine Bibliothek von Verstärkungslernumgebungen für das Training großer SprachmodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der spärlichen Belohnung beim Dialogtraining in mehreren Runden vermeiden?
