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对于每个问题 x∈X，假设我们有一个奖励函数 r (x,⋅):Y↦{0,1}, 可以针对任何输出 token 流 y 进行查询。例如，对于数学推理问题 x，其 token 输出流为 y，奖励 r (x,y) 可以是检查某个 token 子序列是否包含正确答案的函数。我们只获得了训练问题数据集 D_train, 因此也只有奖励函数集合 {r (x,⋅):x∈D_train}。我们的目标是在事先未知的测试问题分布 P_test 上获得高奖励。测试问题的难度可能与训练问题不同。

事后，二姐坐高铁先行返程，9月8日凌晨，父亲、大姐、小飞和他的“云南新娘”坐着上述牵线人的车再次奔波1300多公里，回到了崇阳老家。，大S经纪人澄清5大谣言！具俊晔更正声明，原文或引发误会；造谣账号已被封

如果你对许多不同类型的问题和文档都这样做，你就在给模型一个机会，在其训练集中，根据其知识拒绝回答。如果训练集中只有几个这样的例子，模型就能学习这种基于知识的拒绝与其内部神经元的关联。从经验上看，这是可能的。它可以学习这种关联：当不确定性神经元的值很高时，我实际上不知道，我可以说“我很抱歉，但我记不起这个了”等等。如果你在训练集中包含这些例子，就能很大程度地减轻幻觉问题。这就是ChatGPT。

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