Policy Iteration with Human Feedback: Bringing Post-Training RL to In-context Learning
यह शोध पत्र पॉलिसी इटरेशन विद ह्यूमन फीडबैक (PIHF) को प्रस्तुत करता है, जो एक लैंग्वेज-मॉडल क्रिटिक और क्लिनिकल विशेषज्ञ की निगरानी का लाभ उठाकर दुर्लभ रोगों के निदान के लिए प्राकृतिक-भाषा नीतियों को पुनरावृत्ति से परिष्कृत करने हेतु एक ढांचा प्रदान करता है, जो उनके अंतर्निहित भार (weights) को बदले बिना विविध मॉडल आकारों में महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ प्रदर्शित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
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