强化学习与视觉语言模型之间的碰撞，UC伯克利提出语言奖励调节LAMP框架

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原标题：强化学习与视觉语言模型之间的碰撞，UC伯克利提出语言奖励调节LAMP框架

关键字：任务,模型,作者,语言,提示

文章来源：大数据文摘

内容字数：8947字

内容摘要：大数据文摘授权转载自将门创投作者：seven_在强化学习（RL）领域，一个重要的研究方向是如何巧妙的设计模型的奖励机制，传统的方式是设计手工奖励函数，并根据模型执行任务的结果来反馈给模型。后来出现了以学习奖励函数（learned reward functions，LRF）为代表的稀疏奖励机制，这种方式通过数据驱动学习的方式来确定具体的奖励函数，这种方法在很多复杂的现实任务中展现出了良好的性能。本文…

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