预训练种子多样性增强奖励模型抗性
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预训练种子多样性增强奖励模型抗性
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AI 综述
vxnuaj报告了一项训练观察：在RLHF中，由不同预训练种子构建的奖励模型集成，比仅在微调种子上不同的集成更能抵抗策略模型利用漏洞，即reward hacking。其结论是，集成成员的多样性来源会显著影响抗性，预训练阶段差异带来的模型多样性强于微调阶段差异。
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最新进展10月29日 05:07
训练发现：不同预训练种子构建的奖励模型集成更抗 reward hacking报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- AGI Hunt训练发现：不同预训练种子构建的奖励模型集成更抗 reward hacking
训练观察显示，由不同预训练种子构建的 reward-model 集成，比仅在微调种子上不同的集成更能抵抗 reward hacking。集成成员的多样性来源至关重要，预训练阶段差异带来更实质的模型多样性，使其在 RLHF 中更难被策略模型钻空子。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。