算法论文8
RLPR框架解锁LLM通用推理潜能
深度学习自然语言处理
AI 摘要
文章提出RLPR框架,发现LLM生成正确答案的固有概率可反映推理质量评估。通过概率奖励、去偏机制等,实现无外部验证器的通用领域强化学习,在多测试中超SOTA方法,有高应用价值。
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无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。

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