L’apprendimento per rinforzo multi-ricompensa stabilizza il training con due segnali
Shourov Joarder e altri tre autori propongono l’apprendimento per rinforzo multi-ricompensa per rendere più stabile l’addestramento dei grandi modelli linguistici, senza supervisione esterna. Secondo gli autori, combinare due segnali di ricompensa interni migliora la robustezza nei benchmark di ragionamento matematico e di generazione di codice. Le prestazioni si avvicinano a quelle dei metodi supervisionati. Il […]
Shourov Joarder e altri tre autori propongono l’apprendimento per rinforzo multi-ricompensa per rendere più stabile l’addestramento dei grandi modelli linguistici, senza supervisione esterna. Secondo gli autori, combinare due segnali di ricompensa interni migliora la robustezza nei benchmark di ragionamento matematico e di generazione di codice. Le prestazioni si avvicinano a quelle dei metodi supervisionati. Il […]
The Cryptonomist
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