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.
GHPO: Hướng dẫn thích ứng cho việc học tăng cường LLM ổn định và hiệu quả
Created by
Haebom
Tác giả
Ziru Liu, Cheng Gong, Xinyu Fu, Yaofang Liu, Ran Chen, Shoubo Hu, Suiyun Zhang, Rui Liu, Qingfu Zhang, Dandan Tu
Phác thảo
Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một khuôn khổ học tăng cường nhận biết độ khó mới, Tối ưu hóa Chính sách Lai có Hướng dẫn (GHPO), để giải quyết Limitations của học tăng cường với phần thưởng có thể kiểm chứng (RLVR), một phương pháp học tăng cường nhằm cải thiện khả năng suy luận phức tạp của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). GHPO tạo ra một quy trình học hiệu quả bằng cách điều chỉnh độ khó của nhiệm vụ một cách linh hoạt thông qua cải tiến nhắc nhở thích ứng, áp dụng học bắt chước trực tiếp cho các vấn đề vượt quá khả năng hiện tại của mô hình và học tăng cường dựa trên khám phá cho các vấn đề có thể quản lý được. Chúng tôi chứng minh bằng thực nghiệm rằng phương pháp của chúng tôi cải thiện cả tính ổn định của quá trình học và hiệu suất suy luận cuối cùng trung bình 5% so với các kỹ thuật học tăng cường và học tập chương trình giảng dạy hiện đại trên sáu chuẩn toán học.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng việc điều chỉnh độ khó động thông qua cải tiến nhanh chóng thích ứng có hiệu quả trong việc cải thiện khả năng lập luận của LLM.
◦
Chúng tôi chứng minh rằng GHPO vượt trội hơn các phương pháp học tăng cường và học theo chương trình giảng dạy hiện có về mặt tính ổn định và hiệu suất học tập.
◦
Trình bày phương pháp tiếp cận mới để học tập hiệu quả tại các trường LLM nhỏ.
◦
Thể hiện sự cải thiện đáng kể về hiệu suất trong việc nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề toán học.
•
Limitations:
◦
Tiêu chuẩn được trình bày chỉ giới hạn ở các bài toán toán học và cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng tổng quát hóa của nó sang các lĩnh vực khác.
◦
Cần phân tích thêm về khả năng áp dụng chung và những hạn chế của chiến lược cải tiến nhanh chóng thích ứng của GHPO.
◦
Chưa có kết quả thử nghiệm cho các LLM có quy mô khác nhau.
◦
Cần phải phân tích sâu hơn về chi phí tính toán và hiệu quả của GHPO.
