自我迭代中的一致性验证机制
问题背景
在强化学习驱动的自我迭代系统中，一个核心挑战是如何验证模型确实在改进，而不是在退化。传统的离线评估方法存在局限性，因为评估数据集可能与训练环境不完全匹配。我们需要开发一套在线一致性验证机制，实时监控模型性能。
一致性验证策略
我们提出多层次的一致性验证框架：
- 生成一致性：模型对相同问题多次生成的答案之间的相似度
- 回答稳定性：模型在不同温度设置下的表现稳定性
- 跨时间验证：模型在迭代过程中的性能追踪
动态温度调节
温度参数控制模型输出的随机性。过高的温度会导致不一致的回答，而过低的温度可能限制探索空间。我们设计了一个自适应温度调节机制：
- 初始阶段使用较高温度进行广泛探索
- 根据一致性指标动态调整温度
- 收敛阶段降低温度以获得稳定输出
探索-利用平衡
有效的自我迭代需要在探索新策略和利用已知好策略之间找到平衡。我们采用以下策略：
- 基于奖励函数的探索奖励机制
- 在探索阶段增加动作的随机性
- 利用历史最优策略进行 exploitation
- 通过不确定性估计指导探索方向