arXiv 论文提出 PFN-OPE：面向 LLM 的摊销式离策略评估
原文标题：Amortized Off-Policy Evaluation for LLMs
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论文提出 PFN-OPE，一种先验数据拟合网络，将离策略评估摊销到上下文赌博机任务分布上，一次预训练即可在测试时单次前向传播给出价值估计，无需逐任务拟合。在 HelpSteer2 与 UltraFeedback 上误差比最佳基线低 2.0 至 9.3 倍。
- 问题
- LLM 上线前离线评估面临策略偏移与奖励偏移。
- 方法
- PFN-OPE 先验数据拟合网络，将离策略评估摊销到上下文赌博机任务分布。
- 结果
- 在 HelpSteer2 与 UltraFeedback 上误差比最佳基线低 2.0 至 9.3 倍
- 影响
- 一次预训练即可单次前向给出价值估计，降低 LLM 选型的评估成本。
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