本文提出了一种受经济学效用理论启发的Inada奖励转换方法(IRT),通过非线性地调整不同奖励维度的得分,克服了传统线性聚合方法的不足,在提升语言模型无害性的同时,保持了其有益性,显示了经济学理论在AI对齐问题上的潜力。
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