融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和探索「RL×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」

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融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和探索「RL×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」
融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和探索「RL×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」
 

重点标签 AlphaGoAlphaZeroAlphaDevLLMRL

文章摘要


「上篇」

AlphaDev的尝试

AlphaDev是DeepMind基于AlphaZero打造的AI,通过单人“组装”游戏进行训练,拥有学习算法和表示函数两个核心组件。它在基础排序算法和哈希算法上实现了突破,提升了效率。AlphaDev的成果引起了学术界和产业界的广泛讨论,同时也暴露出了LLMRL之间底层理论的缺失和形式上的统一问题。

Algorithm Distillation的启迪

Algorithm Distillation (AD) 是DeepMind提出的方法,通过因果序列模型将强化学习算法提取到神经网络中。AD将强化学习视为跨episode的序列预测问题,通过自回归预测行为来训练Causal Transformer。这种方法为提取通用的多任务策略提供了前景。

基于RLAlphaGo/Zero再探究 → “LLM×RL”

AlphaGO/Zero的RL训练思想和过程提供了对LLM和RL之间关联性本质的洞察。通过Self-play、MCTS、Policy Network & Value Network等关键要素,AlphaGO/Zero展示了RL在完备信息游戏中的潜力。同时,通过合成数据和Self-Play的机制,可以在模拟环境中进行扩展学习,为LLM的Fine-Tuning提供了新的思路。

探索性深度思考:

文章提出了对LLM和RL结合的深度思考,尤其是在Self-Play和Synthetic Data方面的应用。通过模拟环境和多角色交互,可以合成扩展医疗条件和医学要素的数据,为模型的Fine-Tuning提供更丰富、全面的知识空间。这种方法为解决真实世界数据的局限性提供了新的途径,同时也为LLM的推理和决策能力的提升带来了新的可能。

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原文作者: AIGC最前线

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