大模型新范式：用更少数据的Q-Learning训练
原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。发表于：。用更少数据的强化学习Q-Learning可能是推进当前人工智能研究范式的关键。 简而言之：利用强化学习RL进行微调是训练 ChatGPT/GPT-4 等高性能 LLM大模型的秘诀。 但是，强化学习本质上是数据低效的，而且使用人类手动注释数据集来进行强化学习的微调成本极高。有鉴于此，推进人工智能研究（至少在当前模式下）将在很大程度上依赖于两个基本目标： 1.用更少的数据使 RL...
强化学习Q-Learning是推进人工智能研究的关键。利用强化学习微调高性能LLM大模型的秘诀。人工智能研究将依赖两个目标：用更少数据使RL运行更好，使用LLM和小数据集合成高质量数据。最近的研究开始利用强大的LLM自动化数据收集，如Constitutional AI和RLAIF。使用LLM生成合成数据进行微调效果令人难以置信。
