arXiv论文提出RLEC：用强化学习训练LLM达到指定置信度目标
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arXiv论文提出RLEC：用强化学习训练LLM达到指定置信度目标
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AI 综述
Zefeng He 等人在 arXiv 提交论文，提出 RLEC（Reinforcement Learning with Explicit Confidence Targets）方法，首次成功训练单个大语言模型响应提示词中指定的置信度目标 p，使模型在被回答问题上的准确率不低于 p。 该方法解决了两个技术问题：奖励信号在优化中丢失，以及误差惩罚随 p 趋近 1 而无界增长；论文采用稳定奖励族与奖励调度来应对。实验覆盖多个基准与多模型规模，结果显示 RLEC 基本保留模型通用能力，校准性能具竞争力，且训练后无需外部决策系统或阈值校准即可支持细粒度目标控制。
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最新进展10月26日 17:05
RLEC：用强化学习正确实现大语言模型的显式置信度目标报道时间线
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10月26日
- arXiv · cs.CLRLEC：用强化学习正确实现大语言模型的显式置信度目标
一篇 arXiv 论文提出 RLEC（Reinforcement Learning with Explicit Confidence Targets），首次成功训练单个 LLM 响应提示词中指定的置信度目标 p，在被回答问题上达到不低于 p 的准确率。该方法解决了奖励信号在优化中丢失、误差惩罚随 p 趋近 1 无界增长两大问题，采用稳定奖励族与奖励调度。实验覆盖多基准与多模型规模，RLEC 基本保留通用能力，校准性能具竞争力，且训练后无需外部决策系统或阈值校准即可支持细粒度目标控制。
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