Archit Sharma

SERLを紹介するよ：効率的なロボット学習タスクのための新しいフレームワークだ。

この記事では、過剰一般化せずに言葉のフィードバックを使ってLLMsを改善する方法について話してるよ。

RLAIFと教師ありファインチューニングの言語モデルに対する効果についての研究。

ロボットはさまざまな分野で適応してタスクをこなすことを学んでるよ。

ロボットはリアルタイムで人間のフィードバックを受けることで適応して改善していくんだ。

新しいフレームワークが、言語モデルが問題解決の間違いから学ぶのを助けるんだ。

この研究は、ユーザーの好みデータを使って大規模言語モデルを強化する方法を評価してるよ。

この記事では、報酬モデルのトレーニングを向上させるための嗜好データセットの質に関する重要な要素を検討します。

ポリシーに依存しない強化学習が機械の意思決定をどう変えるかを発見しよう。