برنامه نویسی
مطالعه پیشگامانه نشان می دهد که چرا آموزش AI دو مرحله ای بهتر از بهینه سازی مستقیم است
این یک خلاصه مقاله انگلیسی ساده از یک مقاله تحقیقاتی به نام مطالعه پیشگامانه نشان می دهد که چرا آموزش AI دو مرحله ای بهتر از بهینه سازی مستقیم کار می کند. اگر این نوع تحلیل ها را دوست دارید ، باید به Aimodels.fyi بپیوندید یا ما را در توییتر دنبال کنید.
نمای کلی
- تحقیقات بررسی می کند که چرا تنظیم دقیق دو مرحله ای (RM + RL) از بهینه سازی مستقیم بهتر است
- مقاله به چالش می کشد که فرآیندهای دو مرحله ای باید اطلاعات را از دست بدهند
- “شکاف تأیید تولید” را به عنوان کلید توضیح این اختلاف معرفی می کند
- می یابد که مدل های پاداش ساده تر همراه با جستجوی سیاست مبتنی بر RL مؤثرتر است
- نتایج نشان می دهد که مقدار RL از سیاست های فیلتر کننده ای که برای تأیید کننده ها عملکرد خوبی دارند حاصل می شود
توضیح انگلیسی ساده
چرا بهترین مدل های زبان هوش مصنوعی از یک روش آموزش به ظاهر دور دور استفاده می کنند؟ این مقاله با این معما مقابله می کند.
هنگامی که متخصصان مدل های بزرگ زبان مانند GPT-4 را تنظیم می کنند ، به طور معمول از یک فرآیند دو مرحله ای استفاده می کنند. اول ، آنها یک “الگوی پاداش” را آموزش می دهند که ترجیحات انسانی را می آموزد. سپس …
برای خواندن خلاصه کامل این مقاله اینجا را کلیک کنید
