使用大型语言模型扩展内容审核的强化学习

本文提出了一项关于使用大型语言模型（LLM）扩展内容审核的强化学习（RL）的宝贵实证研究。该研究解决了数字生态系统中的一个关键挑战：大规模有效地审核用户和AI生成的内容。对RL训练方法和奖励塑造策略（包括可验证的奖励和LLM作为评判框架）的系统评估，为工业规模的审核系统提供了实用的见解。RL表现出类似sigmoid的扩展行为的发现尤其值得注意，它提供了对随着训练数据增加而带来的性能改进的细致理解。在需要复杂策略推理的任务中，性能的显著提高进一步突出了RL在该领域的潜力。关于实现高达100倍效率提升的说法，需要进一步审查所使用的具体指标和基线比较。

• •RL可以使用LLM有效地扩展以进行内容审核。
• •奖励塑造策略，包括可验证的奖励和LLM作为评判框架，对于成功至关重要。
• •RL在内容审核任务中表现出类似sigmoid的扩展行为。