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三、RL Scaling Law 中提到的“过优化”现象是什么？如何缓解这一问题？ 1. RL的过优化现象. 在 RLHF 训练中，当策略模型过度优化奖励模型（RM）时，可能导致模型输出偏离人类真实偏好（如过度迎合 RM 的缺陷），表现为训练后期验证集性能下降。 2. 缓解方法

2024年8月30日 · 今年以来我们观察到 LLM scaling up 的边际收益开始递减，用 RL self-play + MCTS 提升 LLM 推理能力成为下一个技术范式。 在新范式下，LLM 领域的 scaling law 会发生变化：计算量变大仍会带来模型智能的提升，但会从模型参数量变大，转移到 inference-time compute 增加，也就是模型进行更多 RL 探索。 本文正是在这样的背景下分析和思考 RL 会如何给 LLM 带来新一波的智能提升，以及这对我们未来投资、创业有着怎么样的 implication。 01 为什 …

2024年9月17日 · 首先推荐阅读一下拾象的《LLM 的范式转移：RL 带来新的 Scaling Law》，很好地科普了一下基于 RL 的新 LLM scaling 范式。 之前我们常说的 scaling law 一般指的是 pre-train 阶段通过算力、数据、模型参数量的提升来不断提升模型智能水平。

2025年1月24日 · About Press Copyright Contact us Creators Advertise Developers Terms Privacy Policy & Safety How YouTube works Test new features NFL Sunday Ticket Press Copyright ...

不用RL或标准的MCTS也可以做LLM Searching; 本文的结构的框架可以抽象为：PRM训练(verifier)+模型自身Resoning提升(training)+高效搜索算法(Best-of-N并行)+使用已知信息(self-improve) 6. 扩展阅读

Rocket League is a high-powered hybrid of arcade-style soccer and vehicular mayhem with easy-to-understand controls and fluid, physics-driven competition. Rocket League includes casual and competitive Online Matches, a fully-featured offline Season …

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2024年3月2日 · Recurrent Transformers你可以理解为lstm+transformer，作为一种重点关注于解决长距离依赖（Long-Range Dependence）问题的Transformer架构，主要通过添加对过去状态或过去隐层状态的循环连接（Recurrence）实现。 通过这种循环链接，模型理论上能够捕获到更大感受野内的输入信息，从而也更有可能建模这种长距离依赖关系。 因此，Recurrent Transformers一般拥有更强的长序列输入处理能力和相对较低的计算开销，在一系列包括长序列文本、图像、视 …

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