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Policy Iteration with Human Feedback: Bringing Post-Training RL to In-context Learning
本論文は、言語モデルによるクリティックと臨床専門家による監視を活用して、希少疾患の診断に向けた自然言語ポリシーを反復的に洗練させるフレームワークである、人間からのフィードバックを伴う方策反復（Policy Iteration with Human Feedback: PIHF）を導入し、基礎となる重みを変更することなく、多様なモデルサイズにわたって大幅な性能向上を実現したことを示すものである。
原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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