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यह पत्र Limitations की ओर इशारा करता है, जो सुदृढीकरण सीखने-आधारित सत्यापन योग्य पुरस्कारों का उपयोग करके बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल (एलएलएम) की अनुमान क्षमता में सुधार करने पर एक शोध पत्र है, और इस सीमा को पार करने के लिए एक उपन्यास हाइब्रिड नीति अनुकूलन तकनीक आरएल-प्लस का प्रस्ताव करता है। आरएल-प्लस आंतरिक अन्वेषण और बाहरी डेटा रणनीतियों का लाभ उठाकर, मौजूदा आरएलवीआर विधियों की एक सीमा, क्षमता सीमा पतन की समस्या को संबोधित करता है, जिससे बढ़ी हुई अनुमान क्षमता प्राप्त होती है। इसके मुख्य घटकों में बहु महत्व नमूनाकरण (एमआईएस) और एक अन्वेषण-आधारित लाभ फ़ंक्शन (ईबीए) शामिल है जो बाहरी डेटा के वितरण बेमेल समस्या और अज्ञात अनुमान पथों की खोज की समस्या को हल करता है। प्रायोगिक परिणाम दिखाते हैं कि आरएल-प्लस कई गणितीय अनुमान बेंचमार्क और आउट-ऑफ-डिस्ट्रीब्यूशन अनुमान कार्यों पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करता है
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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मौजूदा आरएलवीआर, Limitations की क्षमता सीमा पतन की समस्या को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तावित की गई है।
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गणितीय तर्क और गैर-वितरणीय अनुमान कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करना।
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विभिन्न एलएलएम मॉडलों में सुसंगत और महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार।
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आंतरिक अन्वेषण और बाह्य डेटा उपयोग के तालमेल के माध्यम से तर्क क्षमता में वृद्धि।
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बहु-महत्व नमूनाकरण और खोज-आधारित लाभ कार्यों का प्रभावी उपयोग।
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Limitations:
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प्रस्तावित विधि की कम्प्यूटेशनल लागत और जटिलता का आगे विश्लेषण आवश्यक है।
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अधिक विविध और जटिल समस्या डोमेन के लिए सामान्यीकरण प्रदर्शन को सत्यापित करने की आवश्यकता है।
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बाह्य डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर निर्भरता का आकलन करने की आवश्यकता है।
