Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

NOVER: Đào tạo khuyến khích cho các mô hình ngôn ngữ thông qua học tăng cường không cần xác minh

Created by
  • Haebom

Tác giả

Wei Liu, Siya Qi, Xinyu Wang, Chen Qian, Yali Du, Yulan He

Phác thảo

Bài báo này đề xuất NOVER (Học Tăng cường Không Kiểm chứng), một khuôn khổ mới cho học tăng cường mà không cần kiểm chứng bên ngoài. Các phương pháp học khuyến khích thông thường dựa vào kiểm chứng bên ngoài, hạn chế khả năng ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực như toán học và mã hóa, nơi không dễ dàng có sẵn kiểm chứng. Tuy nhiên, NOVER cho phép học khuyến khích chỉ sử dụng dữ liệu tinh chỉnh học có giám sát tiêu chuẩn. Áp dụng cho nhiều tác vụ chuyển đổi văn bản sang văn bản, NOVER vượt trội hơn 7,7% so với các mô hình có kích thước tương tự được chắt lọc từ các mô hình suy luận quy mô lớn như DeepSeek R1 671B. Hơn nữa, nó mang đến những khả năng mới cho việc tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chẳng hạn như học khuyến khích ngược.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một phương pháp mới để cải thiện khả năng suy luận của các mô hình ngôn ngữ thông qua học tăng cường mà không cần đến các bộ xác minh bên ngoài.
◦
Cung cấp một khuôn khổ chung áp dụng cho nhiều hoạt động chuyển văn bản thành văn bản.
◦
ĐạT được hiệu suất cải tiến hơn so với các mô hình suy luận quy mô lớn hiện có.
◦
Đề Xuất khả năng sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ quy mô lớn mới, chẳng hạn như học theo động cơ ngược.
•
Limitations:
◦
Việc cải thiện hiệu suất của phương pháp đề xuất có thể bị giới hạn ở các tập dữ liệu hoặc tác vụ cụ thể.
◦
Cần nghiên cứu thêm về hiệu suất tổng quát hóa và khả năng áp dụng của NOVER vào nhiều nhiệm vụ khác nhau.
◦
Cần phân tích sâu hơn về hiệu quả của các kỹ thuật tối ưu hóa mới, chẳng hạn như học theo động cơ ngược.
👍
Made with Slashpage