IXThinker·2025-01-10 18:40

學者撰文指RLHF並無真正強化學習

德州大學奧斯汀分校助理教授Atlas Wang發文提出：老婆餅裡沒有老婆，RLHF裡也沒有真正的RL。他認為釐清大模型的真實工作原理，是判斷LLM能做什麼、不能做什麼的關鍵。

觀點核心

Atlas Wang在博客中指出，RLHF（基於人類反饋的強化學習）及其他類似方法，並沒有為大模型帶來真正意義上的強化學習，術語本身存在誤導成分，正如夫妻肺片裡沒有夫妻一樣。