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Policy Iteration with Human Feedback: Bringing Post-Training RL to In-context Learning
이 논문은 언어 모델 비평가와 임상 전문가의 감독을 활용하여 희귀 질환 진단을 위한 자연어 정책을 반복적으로 정제함으로써, 기본 가중치를 변경하지 않고도 다양한 모델 크기에 걸쳐 상당한 성능 향상을 입증하는 인간 피드백 기반 정책 반복(Policy Iteration with Human Feedback, PIHF) 프레임워크를 소개한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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