LLM的在线与离线强化学习

这篇来自Deep Learning Focus的文章探讨了在线和离线强化学习（RL）技术在应用于对齐大型语言模型（LLM）时的性能差异。在线-离线差距是强化学习中的一个重大挑战，理解其对LLM的影响至关重要。文章可能深入探讨了这种差距背后的原因，例如探索-利用的权衡、数据分布的转移，以及从静态数据集学习与和动态环境交互的挑战。需要进一步分析才能评估文章中提出的具体方法和发现，但该主题本身与当前LLM对齐和控制的研究高度相关。

• •理解在线-离线差距对于有效的LLM对齐至关重要。
• •在线强化学习允许交互式学习和适应。
• •离线强化学习依赖于静态数据集，并且可能具有更高的样本效率。