页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「奖励模型」找到 40 条内容
按专题浏览 →匹配正文：… 多样性约束，避免单一CTR导向 偏好优化选型：DPO用同一用户/上下文下的chosen/rejected偏好对训练，不必另训显式奖励模型；PPO使用在线/近在线采样与奖励。点击/未点击有曝光、位置和选择偏差，不能直接当作无偏偏好。两者应在固定数据与业务指标上比较。 负样本治理：曝光未点击可作为带噪候选，须考虑用户是否看见、位置与反馈延迟；与随机负样本、人工偏好及去偏方案做对照。 3. 系统集成：RAG与Agent的深度融合 用户Query → Agent规划（意图识别→工具…
匹配正文：…：SFT + 思维链监督，重点学习工具选择时机和参数填充 数据配比：成功轨迹70% + 失败恢复案例30% 阶段2：在线强化学习 奖励模型：结果奖励（任务完成）+ 过程奖励（格式合规、不重复调用） 算法选择：PPO初期稳定，DPO后期高效迭代 关键技巧：引入"拒绝采样"过滤低质量轨迹，减少探索成本 五、评估机制 离线评估：单元测试（单工具准确率）→ 集成测试（多轮任务成功率） 在线评估：A/B桶对照，关注长尾case的badcase率 安全护栏：敏感操作人工确认、幻觉检测模型…
匹配正文：…化数据训练，让模型学会推理和行动交替 多轮对话数据：模拟真实场景的多轮交互，强化上下文理解和错误恢复能力 2. 强化学习优化 结果奖励模型：以任务最终成败作为奖励信号，优化长期决策而非单步贪心 过程奖励模型（PRM）：对中间推理步骤打分，解决稀疏奖励问题 DPO/RLHF：人类偏好标注"哪种工具选择更合理"，对齐复杂场景下的决策偏好 3. Prompt与系统层优化 动态示例选择（Dynamic Few-shot）：根据用户意图检索相似的成功案例 工具描述优化：用LLM自动生成…
学习内容与项目面试，在同一条路上。