PIRA：基于偏好导向指令调优的奖励模型优化

ArXiv文章介绍了一种改进用于人类反馈强化学习（RLHF）的奖励模型的新方法，这对于将LLM与人类偏好对齐至关重要。 PIRA中提出的“双重聚合”方法可能会提高这些奖励模型的稳定性和性能。

• •PIRA利用指令调优来改进奖励模型。
• •双重聚合是该方法的关键组成部分。
• •该研究旨在增强LLM与人类偏好的对齐。