Penelitian menunjukkan adanya gap kinerja antara RL online dan offline untuk LLM—terutama dalam skala besar—tetapi menggabungkan sampel on-policy ke dalam algoritma offline (RL iteratif/semi-online) dapat menutup gap tersebut, dengan kualitas data pelatihan sering kali lebih penting dibandingkan pilihan metode RL.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
GhostAddressMiner
· 12jam yang lalu
Sinyal kualitas data palsu telah dilacak di rantai.
Lihat AsliBalas0
WagmiOrRekt
· 12jam yang lalu
Kualitas data pelatihan adalah kunci, kan?
Lihat AsliBalas0
ContractFreelancer
· 12jam yang lalu
Pelatihan offline masih kurang memuaskan
Lihat AsliBalas0
MEVSupportGroup
· 12jam yang lalu
Pelatihan offline atau pelatihan on-chain sama saja.
Penelitian menunjukkan adanya gap kinerja antara RL online dan offline untuk LLM—terutama dalam skala besar—tetapi menggabungkan sampel on-policy ke dalam algoritma offline (RL iteratif/semi-online) dapat menutup gap tersebut, dengan kualitas data pelatihan sering kali lebih penting dibandingkan pilihan metode RL.