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离线策略学习的深度生成模型：教程、调查和未来方向的展望
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种离线学习框架，通过利用大规模离线数据改善大型语言模型的学习性能。该框架引入离线数据驱动的发现和精炼框架，提升大型语言模型的决策能力，并持续优于基准模型。
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关键要点
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提出了一种离线学习框架，利用大规模离线数据改善大型语言模型的学习性能。
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框架通过文本和代码的方法形式化定义基于大型语言模型的策略。
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引入离线数据驱动的发现和精炼框架（O3D），以提升决策能力。
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实证结果表明，O3D显著提升大型语言模型的决策能力。
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O3D在基于文本和代码的策略下持续优于基准模型。
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