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.
Bài báo này chỉ ra những thiếu sót của nghiên cứu về việc cải thiện khả năng suy luận của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) sử dụng phần thưởng có thể xác minh dựa trên học tăng cường (T101610_____) và đề xuất RL-PLUS, một kỹ thuật tối ưu hóa chính sách lai mới để khắc phục những thiếu sót này. RL-PLUS giải quyết vấn đề sụp đổ ranh giới khả năng, một hạn chế của các phương pháp RLVR hiện có, bằng cách tận dụng khám phá nội bộ và dữ liệu bên ngoài, do đó đạt được khả năng suy luận nâng cao. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm lấy mẫu quan trọng nhiều lần (MIS) và hàm lợi thế dựa trên khám phá (EBA), giải quyết vấn đề không khớp phân phối của dữ liệu bên ngoài và vấn đề khám phá các đường suy luận chưa được khám phá. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng RL-PLUS đạt được hiệu suất tiên tiến trên một số điểm chuẩn suy luận toán học và các tác vụ suy luận ngoài phân phối, với mức cải thiện hiệu suất trung bình là 69,2% trên nhiều mô hình khác nhau. Phân tích đường cong Pass@k xác nhận thêm hiệu quả của nó trong việc giải quyết vấn đề sụp đổ ranh giới khả năng.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Một phương pháp mới được đề xuất để giải quyết hiệu quả vấn đề sụp đổ ranh giới khả năng của RLVR hiện tại, _____T101614____-.
◦
ĐạT được hiệu suất tiên tiến trong suy luận toán học và nhiệm vụ suy luận phi phân phối.
◦
Cải thiện hiệu suất đáng kể và nhất quán trên nhiều mô hình LLM khác nhau.
◦
Nâng cao khả năng suy luận thông qua sự kết hợp giữa khám phá nội bộ và sử dụng dữ liệu bên ngoài.
◦
Sử dụng hiệu quả các hàm lấy mẫu đa tầm quan trọng và hàm lợi thế dựa trên tìm kiếm.
•
Limitations:
◦
Cần phải phân tích thêm về chi phí tính toán và độ phức tạp của phương pháp đề xuất.
◦
Cần phải xác minh hiệu suất tổng quát cho các miền vấn đề phức tạp và đa dạng hơn.
◦
Cần đánh giá sự phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu bên ngoài.
