SparseRM: Leichtgewichtiges Präferenzmodell mit Sparse Autoencoder
Ein neues arXiv-Papier mit der ID 2511.07896v1 präsentiert SparseRM, ein schlankes Modell zur Bewertung menschlicher Präferenzen bei großen Sprachmodellen (LLMs). Reward Models (RMs) sind entscheidend für die Nachschulung von LLMs, doch ihre Entwicklung erfordert oft enorme Mengen an annotierten Daten und kostenintensive Feinabstimmungen.
