arXiv · cs.CL· Afonso Baldo·· 8 天前AI 评分37
Dynalize：用动态惩罚缓解偏好奖励模型的 reward hacking
Mitigating Reward Hacking in Preference Reward Models with Evolving Penalties
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Afonso Baldo
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26496v1
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AI 导读
研究者提出 Dynalize，在策略训练过程中在线缓解偏好奖励模型的 reward hacking：一个语言模型定期异步分析训练 rollout 并为不良行为写入惩罚，由 judge 应用于每次 rollout。在临床咨询和创意写作任务中，仅用奖励模型训练会导致外部 benchmark 下降，而 Dynalize 延长了可训练时长并提升下游性能，且收益在多轮训练及重训奖励模型后依然成立。
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