LLMの強化学習における「報酬バイアスの増幅」を解決する手法として、独立モデルの多数決を利用する「Co-RL」の仕組みと利点を分かりやすく解説します。
Co-RL：多様なコホートが生む教師なし推論——ピア報酬によるマルチエージェントRL
編集メモ: LLMの強化学習で生じる報酬バイアスを抑制するためには、独立したモデル同士がピア報酬で互いに評価し合う「Co-RL」という手法が推論精度向上の鍵となります。
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