一堂「强化学习」大师课

一堂「强化学习」大师课

摘要

强化学习（RL）是机器学习中的一类多步决策问题，与传统的分类问题不同，RL没有标准答案，而是通过反馈机制评估决策效果。RL与大型语言模型（LLM）结合后，解决了LLM的指令遵从问题，衍生出RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，使模型更智能。RL的决策能力与LLM的理解能力相辅相成，共同推动人工智能的发展，尤其在Agent范式和多轮交互中展现出巨大潜力。