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通过求解器-验证器差距对法学硕士自我提升训练动力学进行理论建模

Created by
  • Haebom

作者

孙一凡、梁玉珊、张震、滕嘉业

大纲

本文从理论上模拟了大规模语言模型 (LLM) 在自我改进过程中的性能演变过程。自我改进是一种无需依赖外部数据，通过自我改进来提升 LLM 性能的技术。具体而言，我们使用求解器-验证器差距（LLM 的求解能力与验证能力之间的差距）的概念来建模自我改进训练的动态，并提出了一种基于此动态建模整个训练轨迹的方法。实验结果证明了我们理论框架的有效性，并分析了外部数据对这些动态的影响。我们发现，在外部数据有限的环境中，在任何时间点使用外部数据都不会显著影响最终性能。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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为LLM自我提升课程的培养动态提出了新的理论框架。
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利用求解器-验证器差距概念解释自我改进的性能提升。
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通过理论模型量化自我提升的性能极限。
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分析外部数据对自我提升的影响。
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验证使用有限外部数据的灵活性。
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Limitations：
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缺乏关于具体建模方法和实验结果（摘要基础）的细节。
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可能有助于自我提升绩效的其他因素可能尚未被考虑到。
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缺乏有关实验中使用的 LLM 和数据集的多样性的信息。
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缺乏对外部数据最佳利用策略的深入分析。
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