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图 5 右显示了整个 RL 训练过程中奖励和响应长度的动态。与 TinyZero 和 SimpleRL-Zero 类似,我们观察到奖励持续增加,而长度先减少然后激增,现有工作将此归因于顿悟时刻。然而,我们观察到重试模式已经存在于基础模型的响应中(Section 1),但其中许多都是肤浅的(Section 2 ),因此奖励很低。
如果我问你一个事实性问题,而你不知道答案,你会怎么做?你可能会去搜索,使用互联网找出答案,然后告诉我。我们可以对这些模型做完全相同的事情。想象一下神经网络内部,在其数十亿参数内部的知识,可以将其视为模型在训练期间、预训练阶段很久以前看到的事物的模糊记忆,如同一个月前读到的东西。如果你不断阅读某些东西,你就会记住它,模型也是如此。但如果信息稀少,你的记忆可能不清晰。这时,你和我都一样,会去查找它。,评论 | 以关税手段威胁他国,无法掩盖美国政府治理失能
知道张兰急着抱孙子,大S破了10年的斋戒开始吃肉努力怀孕,节假日给张兰发短信:“我和小菲一定踏实做人,希望妈妈儿孙满堂。”
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