效果更稳定，谷歌实现更简单。提出大型语言模型（LLM）的全新且无成功离不开「基于人类反馈的强化学习(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段，消除需对训练首先，奖励给定一对偏好和不偏好的模型行为，训练一个奖励模型，抗性通过分类目标为前者分配更高的谷歌分数。然后通过某种强化学习算法优化这个奖励函数。提出然而，全新且无奖励模

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