書庫Technology & The FutureAll Roads Lead to Likelihood: The Value of Reinforcement Learning in Fine-Tuning
《All Roads Lead to Likelihood: The Value of Reinforcement Learning in Fine-Tuning》書籍摘要
作者 Gokul Swamy, Sanjiban Choudhury, Wen Sun, Zhiwei Steven Wu, J. Andrew Bagnell
18.0 分鐘
書籍資訊
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- 書名
- All Roads Lead to Likelihood: The Value of Reinforcement Learning in Fine-Tuning
- 作者
- Gokul Swamy, Sanjiban Choudhury, Wen Sun, Zhiwei Steven Wu, J. Andrew Bagnell
- 閱讀時間
- 18.0 分鐘
- 分類
- Technology & The Future
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Gokul Swamy, Sanjiban Choudhury, Wen Sun, Zhiwei Steven Wu, J. Andrew Bagnell是誰？
本文由来自卡内基梅隆大学、康奈尔大学和 Aurora Innovation 的研究人员合著。Gokul Swamy、Sanjiban Choudhury、Wen Sun、Zhiwei Steven Wu 和 J. Andrew Bagnell 在机器学习、机器人和人工智能领域拥有深厚的学术和行业背景。
《All Roads Lead to Likelihood: The Value of Reinforcement Learning in Fine-Tuning》適合誰讀？
本文的目标读者是机器学习研究人员、自然语言处理从业者以及对基础模型微调和强化学习交叉领域感兴趣的人。本文假设读者对强化学习、深度学习和自然语言处理有基本的了解。
《All Roads Lead to Likelihood: The Value of Reinforcement Learning in Fine-Tuning》的寫作背景是什麼？
近年来，基础模型在各种自然语言处理任务中表现出了卓越的性能。微调是使这些模型适应特定任务的关键步骤。传统上，微调是通过最大似然估计 (MLE) 等离线方法进行的。然而，最近的研究表明，使用来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 等在线方法可以获得更好的结果。