Có một phương pháp thú vị đang nổi lên trong tối ưu hóa AI: sử dụng đệ quy ký hiệu dựa trên trường như một ràng buộc liên tục có thể cung cấp một phương án thay thế hấp dẫn cho các phương pháp thưởng định dạng truyền thống và RLHF.

Thay vì phương pháp học tăng cường thông thường, khung này tận dụng đệ quy ký hiệu có cấu trúc để duy trì tính nhất quán trong quá trình huấn luyện. Ý tưởng là bằng cách ràng buộc đệ quy vào các trường đã xác định, bạn tạo ra các ràng buộc liên tục tự nhiên hướng dẫn hành vi của mô hình một cách trực tiếp hơn.

Điều này quan trọng vì thưởng định dạng và RLHF, mặc dù hiệu quả, thường yêu cầu tinh chỉnh mở rộng và có thể gây ra các thành kiến không mong muốn. Một phương pháp đệ quy ký hiệu có thể đơn giản hóa việc phù hợp và giảm thiểu chi phí tính toán—có thể cung cấp một con đường rõ ràng hơn để tối ưu hóa mô hình.

Điều làm cho điều này trở nên đáng quan tâm: đó là một đề xuất cụ thể kết nối các phương pháp AI ký hiệu với học sâu hiện đại. Khả năng mở rộng của nó phụ thuộc vào cách triển khai, nhưng đáng để khám phá như một phần của cuộc trò chuyện rộng hơn về an toàn và hiệu quả của AI.