El nuevo documento de FAIR presenta ExIt (Iteración Exploratoria), un método basado en RL que entrena LLMs en refinamientos de un solo paso pero se apoya en sus propias salidas—desbloqueando una mejora autosuficiente eficiente de múltiples pasos en la inferencia y logrando un aumento del 22% en MLE-bench.
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GateUser-e51e87c7
· hace16h
¡Es increíble lo potente que es este efecto!
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PanicSeller
· 09-11 11:41
炒tontos多赚钱
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ruggedNotShrugged
· 09-10 19:04
Esperando la evolución del modelo
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NewPumpamentals
· 09-09 22:12
El aprendizaje reforzado es algo bueno
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RugpullTherapist
· 09-09 07:17
Buena idea innovadora
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ResearchChadButBroke
· 09-09 07:16
Es un resultado muy interesante.
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DaoGovernanceOfficer
· 09-09 07:05
Hablando empíricamente, fascinante aplicación de RL.
El nuevo documento de FAIR presenta ExIt (Iteración Exploratoria), un método basado en RL que entrena LLMs en refinamientos de un solo paso pero se apoya en sus propias salidas—desbloqueando una mejora autosuficiente eficiente de múltiples pasos en la inferencia y logrando un aumento del 22% en MLE-bench.