予測的データデバッグ：トレーニング前にモデルが学習する内容を明らかにし、形作る

本稿では、トレーニング前に強化学習がどの行動を増幅または抑制するかを正確に予測し、その原因となるデータを特定し、データセットやトレーニングプロセスを再構築して望ましくない効果を防ぐ手法である予測的データデバッグを紹介します。ケーススタディ（安全性ガードレールの劣化、幻覚リンク、物理的迎合、予期しない行動など）を通じて、データ問題の特定と修正における有効性を検証しています。この手法は解釈可能性をデータに適用し、モデルがデータから何を学ぶかを理解し、的を絞った介入を可能にします。