Self-Generated Critiques Boost Reward Modeling for Language Models
Self-Generated Critiques Boost Reward Modeling for Language Models [57.6] Critic-RMは、余分な監督なしに自己生成した批評を使って報酬モデルを改善するフレームワークである。 実験の結果、Critic-RMは標準報酬モデルやLLM審査員と比較して報酬モデリングの精度を3.7%-7.3%改善していることがわかった。 論文参考訳（メタデータ） (Mon, 25 Nov 2024 18:28:26 GMT)
「By harnessing LLMs’ ability to generate and refine critiques, Critic-RM implements a novel self-improvement approach that improves both critique quality and reward prediction accuracy.」という結論。