سباستین راشکا، محقق هوش مصنوعی، تحلیل جدیدی منتشر کرده است که به بررسی چگونگی استفاده از یادگیری تقویتی برای بهبود استدلال در مدلهای زبانی بزرگ (LRM) میپردازد. او در یک پست وبلاگی، توضیح میدهد که چگونه الگوریتمها در ترکیب با روشهای آموزشی مانند یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF) و یادگیری تقویتی از پاداشهای قابل تأیید (RLVR) استفاده میشوند. راشکا بر DeepSeek-R1، مدلی که با استفاده از پاداشهای قابل تأیید به جای برچسبهای انسانی آموزش داده شده است، تمرکز میکند تا با جزئیات توضیح دهد که چگونه یادگیری تقویتی میتواند عملکرد حل مسئله را بهبود بخشد.
در حالی که استدلال به تنهایی یک راه حل جادویی نیست، اما به طور قابل اعتمادی دقت مدل و قابلیتهای حل مسئله را در وظایف چالش برانگیز (تا کنون) بهبود میبخشد. و من انتظار دارم که آموزش متمرکز بر استدلال به یک رویه استاندارد در خطوط لوله LLM آینده تبدیل شود.
درباره نویسنده
ماتیاس باستیان بنیانگذار و ناشر THE DECODER است و به بررسی این موضوع میپردازد که چگونه هوش مصنوعی به طور اساسی رابطه بین انسان و رایانه را تغییر میدهد.
تماس: [email protected]