"Relati Gap" (RG) dina learning reinforcement ngarujuk kana bédana antara lingkungan simulasi dipaké pikeun ngalatih hiji agén jeung lingkungan dunya nyata di mana agén ieu disetél. Celah ieu bisa ngahasilkeun bédana signifikan dina kinerja agén lamun disetél di dunya nyata dibandingkeun jeung kinerja na dina simulasi. Sababaraha cara pikeun ngungkulan atawa mitigate RG dina learning reinforcement kaasup: fine tuning agén dina data dunya nyata: Agén bisa dilatih dina data dunya nyata pikeun ngaronjatkeun kamampuhan na pikeun nungkulan béda antara simulasi jeung lingkungan dunya nyata. Ngagunakeun pendekatan hibrid: Aworld of simulasi jeung téknik latihan nyata bisa dipaké pikeun mitigate RG. Contona, agén bisa pre-dilatih dina simulasi, sarta lajeng-tuned dina simulasi dunya nyata. Improving data akurasi: Ngarojong jeung ngaronjat
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence