海外访问：www.kdjingpai.com

Ctrl + D 收藏本站

当前位置：首页 » AI答疑

如何克服无监督训练环境中的工具调用奖励设计难点？

2025-08-23

587

无监督奖励函数设计方案

ReCall采用的创新性解决方案：

双层奖励架构：
- 基础奖励：工具执行成功率（二进制）
- 高级奖励：最终答案与验证集的BLEU/ROUGE相似度
动态权重调整：通过以下指标自动平衡奖励：
- 工具调用路径长度惩罚系数
- 耗时敏感性参数
- 工具组合多样性系数
离线验证机制：
- 保留10%的MuSiQue数据作为验证集
- 每1000步进行离线评估
- 自动切换探索/利用模式

调试技巧：使用wandb/tensorboard监控奖励曲线，当工具调用准确率超过75%后逐步增加路径复杂度权重。

本答案来源于文章《ReCall：通过强化学习训练大模型进行工具调用推理》

相关文章

未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何克服无监督训练环境中的工具调用奖励设计难点？

相关推荐