Policy Iteration with Human Feedback: Bringing Post-Training RL to In-context Learning
Dieses Paper stellt Policy Iteration with Human Feedback (PIHF) vor, ein Framework, das einen Sprachmodell-Kritiker und die Aufsicht klinischer Experten nutzt, um natürliche Sprachrichtlinien für die Diagnose seltener Krankheiten iterativ zu verfeinern, wobei signifikante Leistungssteigerungen über verschiedene Modellgrößen hinweg ohne Änderung ihrer zugrunde liegenden Gewichte nachgewiesen werden.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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