📌Роадмэп воспроизведения o1 от OpenAI с фокусом на RL.

Fundan University совместно с Shanghai AI Laboratory составили дорожную карту, как повторить возможности модели o1 от OpenAI.

Главное – обучение с подкреплением, есть 4 важных условия, которые нужно сделать, чтобы добиться такого же уровня, как у o1:

🟢Инициализация политики
🟢Разработка вознаграждения
🟢Поиск
🟢Обучение

Инициализация политики начинается с предварительного обучения LLM на больших текстовых датасетах. Они должны быть из разных областей и включать помимо классических задач NLP, примеры логического рассуждения, знаний о мире и демонстрировать паттерны навыка сравнения. Это позволит модели освоить базовое понимание языка и навыки рассуждения.

Последующая тонкая настройка на инструкциях преобразует модель из "предсказателя следующего токена" в полноценного агента, который может выполнять задачи. Тут важно добавить в процесс человекоподобных рассуждений через SFT или подсказки, чтобы научить модель исследовать пространство решений. Например, самооценке и самокоррекции, как это происходит у OpenAI o1.

Разработка вознаграждения дает модели четкую и понятную обратную связь не только в конце решения задачи, но и на промежуточных этапах. Правильно спроектированная система с использованием внутренних и внешних функций крайне важна, с ней модель учится лучше.

Поиск - решающий навык для генерации качественных решений на этапах обучения и тестирования. Использование методов Best-of-N, Beam Search, MCTS позволяет получить лучшие из возможных результатов. Например, MCTS подходит для более широкого исследования пространства решений.

Обучение использует данные, полученные в процессе поиска для улучшения политики модели. Чем больше параметров и объем поисковых данных - тем лучше производительность в итоге. По сути, обучение и поиск работают как "суперсила", способствуя развитию модели.

Выводы, сделанные в процессе исследования авторами сводятся к тому, что существующие открытые проекты, которые пытаются воспроизвести o1 - вариации такого метода обучения. Обучение с подкреплением - ключ к созданию "рассуждающей модели".

🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Paper #RL

🧠 Огромный гайд по по обучению с подкреплением

Свежее руководство по обучению с подкреплением, которое очень подробно объясняет всю теорию и детали реализации каждого алгоритма в этой области со множеством примеров и кодом.

Наслаждайтесь чтением)

📌 Читать

@ai_machinelearning_big_data


#ml #reinforcementlearning #rl #guiede

📕 Foundations of Large Language Models

Эта свежая бесплатная книга (и отлично чтиво на выходные) по LLM, которая только что появилась на arXiv.

Более 230 страница!

Книга состоит из четырех частей: предварительному обучению, генеративным моделям, промпт-инжинирингу и методам оптимизации LLM.

Это хорошее введение в большие языковые модели для разработчиков и студентов.

📌 Читать

@ai_machinelearning_big_data


#freebook #book #machinelearning #llm #ml