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AGI Hunt· simi_97k·· 3 小时前AI 评分32

T-DIG 训练配方:以多样性为奖励、以 VQA 与 HPSv3 为惩罚防止 reward hacking

T-DIG 训练配方:以多样性为奖励并加惩罚防止 reward hacking

AI 导读

T-DIG 训练配方让 LLM 政策基于基础提示词生成多样化提示词,以沿请求变化轴的多样性(TPIPS)为奖励、VQA 与 HPSv3 为惩罚,依生成图像信号训练。团队展示的典型 reward hacking 案例显示,仅用多样性奖励时政策会偏离基础提示词,生成空白图或堆砌过多元素,因此惩罚项必不可少。

来源:AGI Hunt · agihunt.info