Скачать с ютуб 【人工智能】为什么RLHF不能带给大模型真的强化学习 | 经典RL | 人类偏好奖励 | 模型自主目标 | CoT | PRM | 多智能体工作流 | 为什么RLHF很重要 | 未来的发展方向 в хорошем качестве

Скачать бесплатно и смотреть ютуб-видео без блокировок 【人工智能】为什么RLHF不能带给大模型真的强化学习 | 经典RL | 人类偏好奖励 | 模型自主目标 | CoT | PRM | 多智能体工作流 | 为什么RLHF很重要 | 未来的发展方向 в качестве 4к (2к / 1080p)

Загрузить музыку / рингтон 【人工智能】为什么RLHF不能带给大模型真的强化学习 | 经典RL | 人类偏好奖励 | 模型自主目标 | CoT | PRM | 多智能体工作流 | 为什么RLHF很重要 | 未来的发展方向 в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

【人工智能】为什么RLHF不能带给大模型真的强化学习 | 经典RL | 人类偏好奖励 | 模型自主目标 | CoT | PRM | 多智能体工作流 | 为什么RLHF很重要 | 未来的发展方向

德克萨斯大学奥斯汀分校的助理教授 Atlas Wang，在最近的一篇博客中就分享了这样一个观点。他指出，RLHF和其他类似的方法，并没有为大语言模型带来真正的强化学习，因为它们缺乏RL的核心特征，也就是持续的环境交互和长期目标的追求。今天大飞就来给大家分享一下。 / why-rlhf-other-rl-like-methods-dont-bring-... ⭐️—————————最佳拍档的推荐————————— 自用梯子/机场：https://shorturl.at/Oq3E7 ⭐️—————————最佳拍档的频道————————— 成为会员，提前观看视频： / @bestpartners

Comments