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Aprender a razonar como abstracciones de acción con RL escalable de mitad de entrenamiento
Created by
Haebom
Autor
Shenao Zhang, Donghan Yu, Yihao Feng, Bowen Jin, Zhaoran Wang, John Peebles, Zirui Wang
Describir
Los modelos de lenguaje a gran escala demuestran fortalezas en el aprendizaje por refuerzo (RL), pero requieren fases de entrenamiento intermedias para aprovechar al máximo su potencial. Este artículo analiza teóricamente el impacto del entrenamiento intermedio en el entrenamiento posterior y destaca la importancia del espacio de abstracción de acciones para una selección eficiente de acciones. Con base en esto, proponemos el algoritmo Razonamiento como Abstracciones de Acciones (RA3), que utiliza límites inferiores de variación secuencial para descubrir estructuras latentes temporalmente coherentes y ajustarlas con base en datos bootstrap. Se ha demostrado experimentalmente que RA3 mejora el rendimiento en tareas de generación de código.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Demostramos teóricamente que los pasos de entrenamiento intermedios son cruciales para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje a gran escala basados en RL.
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Sugerimos que el entrenamiento en un espacio de abstracción de acciones es efectivo.
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Se logró una mejora del rendimiento sobre los métodos existentes en las tareas de generación de código a través del algoritmo RA3.
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Limitations:
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El análisis teórico y la eficacia del algoritmo RA3 se limitan a tareas de generación de código y requieren generalización a otros campos.
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Es posible que falten detalles adicionales sobre los detalles de implementación y los hiperparámetros del algoritmo RA3.
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Se necesita más investigación sobre el aprendizaje eficiente y la optimización de las abstracciones de acciones.
