算法论文8
理论验证RL for LLM路线可行性
深度学习自然语言处理
AI 摘要
研究指出预训练模型通过Next - token预测已隐式学习通用奖励函数。理论证明内生奖励与逆强化学习等价,实验显示其超越人工训练的RM,颠覆依赖外部奖励的对齐范式。
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关键突破:理论验证了 RL for LLM 路线的可行性
传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型,成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型,从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。

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