Исследования показывают, что существует разрыв в производительности между онлайн и оффлайн RL для LLM—особенно в больших масштабах—но включение образцов на основе политики в оффлайн алгоритмы (итеративный/полуонлайн RL) может закрыть этот разрыв, при этом качество обучающих данных часто перевешивает выбор метода RL.
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» .
9 Лайков
Награда
9
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GhostAddressMiner
· 13ч назад
Качество данных подделки в блокчейне сигнал уже отслеживается
Посмотреть ОригиналОтветить0
WagmiOrRekt
· 13ч назад
Качество тренировочных данных является ключевым, не так ли?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractFreelancer
· 13ч назад
Оффлайн-обучение все же немного не так.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVSupportGroup
· 13ч назад
Оффлайн-тренировка или тренировка в блокчейне — всё одно и то же.
Исследования показывают, что существует разрыв в производительности между онлайн и оффлайн RL для LLM—особенно в больших масштабах—но включение образцов на основе политики в оффлайн алгоритмы (итеративный/полуонлайн RL) может закрыть этот разрыв, при этом качество обучающих данных часто перевешивает выбор метода RL.