От RL до больших языковых моделей: оптимизация ИИ с GRPO, PPO и DPO для лучшей точной настройки

На протяжении десятилетий машинное обучение с подкреплением (MLSP) было движущей силой прорывов в области робототехники, игрового ИИ (AlphaGo, OpenAI Five) и систем управления. Сила MLSP заключается в его способности оптимизировать принятие решений путем максимизации долгосрочных вознаграждений, что делает его идеальным для задач, требующих последовательного мышления. Однако большие языковые модели (LLM) первоначально полагались на обучение под наблюдением, где модели настраивались на статических наборах данных. Этот подход […]