Snowflake

Reinforcement Learning without Ground-Truth Solutions can Improve LLMs

无需真实解即可改进大语言模型的强化学习

Yingyu Lin, Qiyue Gao, Nikki Lijing Kuang, Xunpeng Huang, Kun Zhou, Tongtong Liang, Zhewei Yao, Yi-An Ma, Yuxiong He

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Snowflake AI Research 纠错

AI总结 提出RiVER框架，通过校准的连续奖励信号，在无真实解的任务上训练LLM，在AtCoder和精确解基准上均取得提升。