Policy Iteration with Human Feedback: Bringing Post-Training RL to In-context Learning
Questo articolo introduce la Policy Iteration with Human Feedback (PIHF), un framework che sfrutta un critico basato su un modello linguistico e la supervisione di esperti clinici per perfezionare iterativamente le policy in linguaggio naturale per la diagnosi di malattie rare, dimostrando incrementi significativi delle prestazioni attraverso diverse dimensioni di modelli senza alterarne i pesi sottostanti.
Articolo originale sotto licenza CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Questa è una spiegazione generata dall'IA dell'articolo qui sotto. Non è stata scritta né approvata dagli autori. Per precisione tecnica, consulta l'articolo originale. Leggi il disclaimer completo
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