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摘要:从过去学习对于塑造未来至关重要,尤其是在经济决策方面。http://www.hibor.com.cn【慧博投研资讯】在将强化学习( RL )应用于大型语言模型( LLM )的当前方法的基础上,本文介绍了来自经验反馈的强化学习( RLXF ),该过程基于过去的经验来调整LLM。http://www.hibor.com.cn(慧博投研资讯)RLXF以两种关键方式将历史经验整合到LLM培训中-通过在历史数据上训练奖励模型,并使用该知识来微调LLM。作为案例研究,我们应用RLXF来调整使用IMF的MONA数据库的LLM,以生成具有历史基础的政策建议。结果表明,RLXF具有为生成AI配备细致入微的视角的潜力。总的来说,RLXF似乎可以为经济政策提供更明智的LLM应用,但这种方法并非没有严重依赖历史数据的潜在风险和局限性,因为它可能会延续偏见和过时的假设。
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