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RLAIF(Reinforcement Learning from AI Feedback)是一种利用AI模型生成偏好反馈来训练强化学习策略的技术,旨在减少对人类标注的依赖,同时实现与RLHF类似的模型对齐效果。它通过让一个“裁判”AI对两个候选输出进行偏好排序,为策略模型提供奖励信号,从而引导模型生成更符合人类期望的回答。

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