克服奖励欺骗：Meta 发布全新后训练方式 CGPO 编程水平直升 5%，打破 RLHF 瓶颈
CGPO 框架通过混合评审机制和约束优化器，有效解决了 RLHF 在多任务学习中的奖励欺骗和多目标优化问题，显著提升了语言模型在多任务环境中的表现。 CGPO 的设计为未来多任务学习提供了新的优化路径，有望进一步提升大型语言模型的效能和稳定性。 近年来，随着大规模语言模型（LLMs）的发展，特别是通用大模型的应用场景愈发广泛，RLHF 逐渐成为调整和优化语言模型输出的主流方法。- 3
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昆仑万维发布奖励模型 Skywork-Reward，登顶 RewardBench 排行榜
昆仑万维发布了两款全新的奖励模型 Skywork-Reward-Gemma-2-27B 和 Skywork-Reward-Llama-3.1-8B。在奖励模型评估基准 RewardBench 上，这两款模型分别位列排行榜上的第一和第三位。奖励模型（Reward Model）是强化学习（Reinforcement Learning）中的核心概念和关键组成，它用于评估智能体在不同状态下的表现，并为智能…- 8
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