Deep reinforcement learning from human preferences

Contesto

Christiano e colleghi addestrano agenti di reinforcement learning a partire da confronti tra brevi segmenti di comportamento espressi da valutatori umani, invece che da una funzione di ricompensa definita a mano; il metodo impara una funzione di ricompensa e la usa per addestrare una policy su compiti simulati.