大型语言模型的成功离不开「基于人类反馈的强化学习」。RLHF可以大致可以分为两个阶段，首先，给定一对偏好和不偏好的行为，训练一个奖励模型，通过分类目标为前者分配更高的分数。该研究从多个维度将SPO与迭代奖励建模方法进行比较，旨在回答4个问题:当面intransitive偏好时，SPO能否计算MW?在具有独特CopelandWinners/最优策略的问题上，SPO能否匹配或超过RM样本效率?SPO对随机偏好的稳健性如何?SPO可以处理非马尔可夫偏好吗?在最大奖励偏好、噪声偏好、非马尔可夫偏好方面，该研究的实验结果分别如下图6、7、8所示:感兴趣的读者可以阅读论文原文，了解更多研究内容。...
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