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怎样避免在多轮对话训练中出现的奖励稀疏问题？

2025-08-28
AIアンサー
48

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::

  • 过程奖励スルーMultiTurnEnvなenv_response方法返回中间奖励
  • 文法チェックでRubric中配置JSON格式验证等基础奖励
  • 学習プログラム：先用SingleTurnEnv训练基础能力再迁移到多轮环境

具体的な実施方法：

  1. 定義するStepReward类计算对话连贯性等中间指标
  2. 利用する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）
  3. とおすvf-eval命令行工具实时监控奖励分布
  4. 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。

この答えは記事から得たものである。Verifiers：大規模言語モデルを学習するための強化学習環境ツールのライブラリについて

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