To facilitate research in the direction of fine-tuning foundation models from human feedback, we held the MineRL BASALT Competition on Fine-Tuning from Human Feedback at NeurIPS 2022. The BASALT challenge asks teams to compete to develop algorithms to solve tasks with hard-to-specify reward functions in Minecraft. Through this competition, we aimed to promote the development of algorithms that use human feedback as channels to learn the desired behavior. We describe the competition and provide an overview of the top solutions. We conclude by discussing the impact of the competition and future directions for improvement.


翻译:为了促进基于人类反馈的基础模型微调研究,我们于 NeurIPS 2022 举办了 MineRL BASALT 人类反馈微调竞赛。BASALT 挑战要求团队开发算法来解决在 Minecraft 中难以规定奖励函数的任务。通过这个竞赛,我们旨在促进使用人类反馈作为学习期望行为的通道的算法的发展。我们描述了竞赛并概述了前几名的解决方案。文章最后讨论了竞赛的影响和未来的改进方向。

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