NLP论文速读（北大&百川出品）|从一个拓扑的视角看待RLHF中的奖励模型泛化

论文速读|Reward Generalization in RLHF: A Topological Perspective

论文信息：

简介：

      本文探讨了在人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）中奖励泛化的问题。现有的对齐方法通常遵循一个共同的信息流拓扑结构：从人类中收集奖励信息，通过偏好学习进行建模，并用于调整语言模型。然而，这种共同的拓扑结构尚未得到系统的表征，其替代方案也未被充分探索，导致数据效率低下和泛化不可靠的问题未得到解决。

      本文旨在通过引入一个理论框架来研究RLHF中的奖励泛化问题，重点关注宏观和微观层面的信息流拓扑结构。本文的动机在于解决现有RLHF方法在奖励泛化方面的不足。由于现有方法在处理高任务多样性、低标注成本和跨多样化场景的对齐性能泛化之间存在三难困境，本文希望通过