Новая статья FAIR представляет ExIt ( Исследовательскую Итерацию ), метод на основе RL, который обучает LLM на одноэтапных улучшениях, но использует свои собственные выходные данные — открывая эффективное многоступенчатое самоулучшение на этапе вывода и достигая 22% прироста на MLE-bench.

STEP1.72%
OWN-3.07%
MULTI-4.02%
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
  • Награда
  • 4
  • Репост
  • Поделиться
комментарий
0/400
NewPumpamentalsvip
· 10ч назад
Усиленное обучение - это хорошая вещь
Посмотреть ОригиналОтветить0
RugpullTherapistvip
· 09-09 07:17
Хорошая инновационная идея
Посмотреть ОригиналОтветить0
ResearchChadButBrokevip
· 09-09 07:16
Интересный результат.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DaoGovernanceOfficervip
· 09-09 07:05
Эмпирически говоря, захватывающее применение RL.
Посмотреть ОригиналОтветить0
  • Закрепить