技术博客

RLSC是一种创新的强化学习方法，专门用于微调语言模型。其独特之处在于无需依赖外部数据标注、偏好模型或手动设计的奖励机制。RLSC通过利用模型自身的“信心”作为奖励信号，显著提升了模型性能。这种方法不仅为大型语言模型（LLM）的优化提供了高效且新颖的途径，还有效降低了训练成本。作为一种具有潜力的优化技术，RLSC在语言模型领域展现出广阔的应用前景。