T-DIG以多样性奖励并设惩罚防奖励投机
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T-DIG以多样性奖励并设惩罚防奖励投机
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AI 综述
simi_97k 介绍了 T-DIG 训练配方：以生成图像信号训练模型，将沿请求变化轴的多样性 TPIPS 作为奖励，并用 VQA 与 HPSv3 惩罚偏离；其结论是，惩罚项是避免奖励投机所必需的。 该方法先由 LLM 政策基于基础提示词生成多样化提示词。simi_97k 称，若仅使用多样性奖励，政策可能偏离基础提示词，生成空白图或堆砌过多元素，因此需要惩罚项约束这些行为。
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最新进展10月28日 05:21
T-DIG 训练配方：以多样性为奖励并用惩罚防止 reward hacking报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntT-DIG 训练配方：以多样性为奖励并用惩罚防止 reward hacking
T-DIG 训练配方以生成图像信号训练模型，将沿请求变化轴的多样性 TPIPS 作为奖励，并以 VQA 与 HPSv3 作为惩罚。仅使用多样性奖励时，政策可能偏离基础提示词，生成空白图或堆砌过多元素，因此惩罚项对避免 reward hacking 必不可少。
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