WARM
通过加权平均奖励模型提高大型语言模型的效率和可靠性。
普通产品生产力大型语言模型奖励模型
WARM是一种通过加权平均奖励模型(WARM)来对齐大型语言模型(LLMs)与人类偏好的解决方案。首先,WARM对多个奖励模型进行微调,然后在权重空间中对它们进行平均。通过加权平均,WARM相对于传统的预测集成方法提高了效率,同时改善了在分布转移和偏好不一致性下的可靠性。我们的实验表明,WARM在摘要任务上的表现优于传统方法,使用最佳N和RL方法,WARM提高了LLM预测的整体质量和对齐性。
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