南京大學周志華教授的研究團隊近期取得了一項突破性進展，他們證實了大語言模型內部存在著一種可挖掘的內源性獎勵機制，這一發現為強化學習的應用開辟了全新路徑。

在以往，強化學習模型，尤其是依賴于人類反饋的強化學習（RLHF），往往需要龐大的高質量人類偏好數據集來訓練獎勵模型。然而，這種數據集的構建不僅費時費力，而且成本高昂，限制了強化學習的廣泛應用。面對這一挑戰，研究者們開始探索新的解決方案，其中基于AI反饋的強化學習（RLAIF）逐漸嶄露頭角。

周志華教授團隊的研究揭示了一個令人驚喜的現象：在常規的下一個Token預測訓練中，強大的通用獎勵模型其實已經隱含在每一個大語言模型之中。他們提出的“內源性獎勵”概念，意味著無需外部評估，即可從模型內部提取出有效的獎勵機制。這一理論創新不僅為獎勵模型的構建提供了新的視角，還展示了如何利用這一內源性獎勵對模型進行微調，從而顯著提升其性能。

實驗結果顯示，采用內源性獎勵進行微調的模型，在誤差范圍內超越了傳統基線模型，特別是在處理復雜任務時，表現尤為突出。團隊進行了廣泛的驗證實驗，均證明這一新方法在各類測試中均優于現有的獎勵模型。

這一研究成果的發布，無疑為大語言模型的未來開發和應用注入了新的活力。研究人員相信，通過利用模型內部的內源性獎勵機制，有望降低開發成本，提高模型訓練效率，進一步推動人工智能技術的廣泛應用和發展。