Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
[Перевод] БЕЗГРАНИЧНОЕ СОКРАТИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ ЯЗЫКОВЫХ ИГР (перевод статьи Tom Schaul из Google DeepMind)
02.12.2024 16:03:48 | Хабр
Хабы: Natural Language Processing, Изучение языков, Искусственный интеллект

Tom Schaul, Google DeepMind London, UK tom@deepmind.com

https://arxiv.org/abs/2411.16905

Перевод статьи: БЕЗГРАНИЧНОЕ СОКРАТИЧЕСКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ ЯЗЫКОВЫХ ИГР

АННОТАЦИЯ

Агент, обученный в замкнутой системе, может освоить любую желаемую способность при соблюдении следующих трех условий: (а) он получает достаточно информативную и согласованную обратную связь, (б) его охват опыта/данных достаточно широк, и (в) он обладает достаточной емкостью и ресурсами. В данной концептуальной статье мы обосновываем эти условия и рассматриваем ограничения, возникающие из-за условий (а) и (б) в замкнутых системах, предполагая, что (в) не является узким местом. Рассматривая особый случай агентов с совпадающими пространствами входных и выходных данных (а именно, язык), мы утверждаем, что такое чистое рекурсивное самосовершенствование, названное "сократическим обучением", может значительно повысить производительность за пределы того, что присутствует в исходных данных или знаниях, и ограничивается только временем, а также проблемами постепенного рассогласования. Кроме того, мы предлагаем конструктивную основу для его реализации, основанную на понятии языковых игр.

Читать далее...
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro