山西做网站建设的平台,不用下载能直接进入的正能量网站,wordpress百万文章,潜江资讯网免费发布让AI用随机的路径尝试新的任务#xff0c;如果效果超预期#xff0c;那就更新神经网络的权重#xff0c;使得AI记住多使用这个成功的事件#xff0c;再开始下一次的尝试。——llya Sutskever 这两天炸裂朋友圈的OpenAI草莓大模型o1和此前代码能力大幅升级的Claude 3.5… 让AI用随机的路径尝试新的任务如果效果超预期那就更新神经网络的权重使得AI记住多使用这个成功的事件再开始下一次的尝试。——llya Sutskever 这两天炸裂朋友圈的OpenAI草莓大模型o1和此前代码能力大幅升级的Claude 3.5业内都猜测经过了自博弈强化学习self-play RL。 1、什么是self-play RL
self-play RL的核心概念其实并不复杂。可以想象一场自我博弈的游戏AI自己和自己“对打”通过反复尝试、调整策略逐步学习如何在特定环境中取得更好的结果。这种机制让AI能够像人类一样不断进行探索与反思以寻找更优解。 例如AlphaGo正是依靠self-play RL在无数场自我对弈中学会了如何打败人类顶尖棋手。通过这种不断的尝试、失败和进步AI可以自主地提高自己的能力。 为了更好理解self-play RL可以类比一下运动员的训练过程。一个马拉松运动员虽然掌握了基本的跑步技巧但如果想要取得更好的成绩必须通过反复训练来找到最适合自己的节奏、姿势、饮食等关键细节。在每次训练中他会根据前一次的经验做出调整不断改进直到达到最佳状态。 self-play RL的工作原理类似AI不断在自己设计的场景中进行“训练”每次调整策略优化路径最终取得最佳的决策能力。 2、self-play RL和LLM的关系
LLM例如GPT系列依靠海量的数据进行预训练学习现有的知识和模式。但是预训练的核心问题在于AI只能“利用”这些已有的知识缺乏“探索”新知识的能力。这也是现有LLM逐渐遇到瓶颈的原因之一。 self-play RL与LLM的结合则为AI带来了突破性的新机会。它为模型提供了一种自主探索的能力让它不再局限于预训练的框架内能够通过模拟场景中的探索自我生成新的数据从而提升逻辑推理能力。这使得GPT-4以上更聪明的LLM有可能利用self-play RL在一些任务上变得更加智能。 3、LLM和强化学习应该怎么相互补充
LLM可以提供对环境的理解和解释能力而强化学习可以在此基础上做出决策。例如在自动驾驶汽车中LLM可以解释交通标志和道路情况而强化学习可以决定如何驾驶。同时强化学习生成的决策可以通过LLM转换成自然语言使得决策过程更加透明和易于理解。 在强化学习的训练过程中LLM可以帮助智能体更好地与人类或其他智能体进行交流从而提高学习效率。 4、self-play RL它与传统的强化学习区别是什么?
经典三大范式监督学习、非监督学习、强化学习中只有强化学习的假设是让AI进行自主探索、连续决策这个学习方式最接近人类的学习方式也符合我们想象中的AI agent应该具备的自主行动能力。LLM在利用现有知识上做到了现阶段的极致而在探索新知识方面还有很大潜力RL的引入就是为了让LLM能通过探索进一步提升推理能力。 self-play RL是一种特殊类型的强化学习它与传统的强化学习的主要区别在于学习过程中的互动方式。在传统的强化学习中智能体agent通常与一个静态的环境互动环境提供状态和奖励智能体通过与环境的交互学习最优策略。而self-play RL中智能体通常与自己或其他智能体进行博弈例如在围棋、国际象棋或多人游戏中智能体通过与自己的不同版本或策略进行对抗来学习从而提高策略的性能。 在自博弈强化学习中智能体通过模拟对抗来探索和改进策略这种方法可以更有效地发现策略中的弱点和潜在的改进空间。自博弈强化学习的一个典型例子是AlphaGo它通过与自身的不同版本进行大量的围棋对局来学习最终超越了人类顶尖棋手。 5、self-play RL的机制
self-play RL的核心机制可以分为三个关键步骤 环境AI所处的环境非常重要比如下棋时的棋盘或与用户对话的场景。AI通过与环境互动收集关于其行为是否成功的反馈。智能体AI是一个智能体它可以做出决策和行动。它通过观察环境的反馈调整自己的行为以实现更高的目标。 奖励机制AI在完成任务时会根据其表现收到“奖励”。这个奖励系统帮助AI判断自己做得是否好。比如AI下棋时接近胜利会得到正面的反馈这种机制引导其选择更优的策略。 self-play RL的机制依靠不断的循环智能体通过多次“自博弈”优化自己的行动策略。这种自我驱动的学习方式使得AI能够比单纯依赖预训练的模型在复杂场景中更具适应性和灵活性。 6、只有“聪明”的LLM才能进行self-play RL
一个非常关键的问题是self-play RL并不是任何AI都可以执行的任务。正如你不能指望一个初学者在没有基础知识的情况下通过自己探索掌握高难度的技能AI也是一样。只有GPT-4或以上这种聪明的大模型具备足够的逻辑能力和推理基础才能利用self-play RL进行有效的自我提升。 这一点类似于你只有在拥有一定基础能力的情况下才能通过自学和实践取得突破。因此self-play RL在当前只有那些已经非常强大的LLM中才可能发挥作用特别是当模型已经通过预训练掌握了足够的基础知识时它才能在更复杂的任务中实现自主探索和提升。 7、范式转移与非共识
self-play RL通过让AI自己和自己进行博弈和反馈循环能够显著提升AI的推理能力和任务完成能力。在大模型如GPT-4发展的道路上它是一个关键的范式转移标志着AI从单纯的知识“利用”向自主“探索”的方向前进self-play RL开启了新赛道。 大部分人还没意识到在纯靠语言模型预训练的Scaling Law这个经典物理规律遇到瓶颈后多家硅谷明星公司已经把它们的资源重心押宝在一条新路径上self-play RL。只不过这个范式转移还未形成共识...... Reference
LLM新范式OpenAIo1self-playRL和AGI下半场 LLM的范式转移RL带来新的ScalingLaw
