روش یادگیری تقویت پایدار نیازهای آموزش برای مدل های زبان را 90 ٪ کاهش می دهد

این یک خلاصه مقاله انگلیسی ساده از یک مقاله تحقیقاتی به نام روش یادگیری تقویت پایدار است که نیازهای آموزش برای مدل های زبان را 90 ٪ کاهش می دهد. اگر این نوع تحلیل ها را دوست دارید ، باید به Aimodels.fyi بپیوندید یا ما را در توییتر دنبال کنید.

نمای کلی

• تقویت کننده خارج از سیاست (Topor) یک ارائه می دهد روش یادگیری تقویت پایدار برای مدلهای بزرگ زبان
• بهینه سازی خارج از سیاست را با کاهش اهمیت برای کاهش واریانس ترکیب می کند
• ضمن استفاده از داده های کمتر آموزش ، عملکرد بهتری نسبت به روشهای جایگزین به دست می آورد
• با داده های اولویت با برچسب انسان و به طور خودکار تولید می شود
• به موضوعات پایداری کلیدی در الگوریتم های تقویت سنتی پرداخته است

توضیح انگلیسی ساده

آموزش مدلهای بزرگ زبان (LLM) برای تراز کردن با ترجیحات انسانی چالش برانگیز است. روشهای سنتی مانند تقویت (یک رویکرد اصلی یادگیری تقویت کننده) ناپایدار هستند – آنها می توانند به راحتی در طول آموزش از مسیر خارج شوند.

محققان توسعه یافته[تقویتشدهخارجازسیاست[TaperedOff-PolicyREINFORCE

برای خواندن خلاصه کامل این مقاله اینجا را کلیک کنید