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OpenAI Ilya对强化学习与数据的深刻见解
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在这段对话中,Ilya讨论了强化学习在模型训练中的应用,强调了数据的来源和模型改进的重要性。他提到了当前技术范式,即通过人类反馈进行强化学习,其中人类的反馈用于训练奖励函数,而奖励函数再用于生成训练模型的数据。对话中还讨论了是否能够摆脱完全依赖人类反馈的模式,实现模型自我改进的可能性。 另一方面,Ilya关注了模型在多步推理方面的表现,并提到了专门训练和基础模型改进的重要性。他对数据令牌耗尽的问题进行了讨论,表示这可能在某个时刻发生,并指出需要寻找其他方法来训练和改进模型。 在数据来源方面,他确认了不同类型数据的价值,包括Reddit、Twitter和书籍等。此外,他讨论了数据的多模态性,认为纯文本和多模态数据都有发展空间。对检索式转换的研究方向进行了提及,他认为存储数据并进行检索是一个有前途的方向,尤其是通过检索式转换模型。 总体而言,对话涵盖了强化学习、数据来源、模型改进和不同研究方向的关键内容。Ilya的观点强调了对多种数据和方法的综合利用,以推动人工智能模型的发展。 来自:Dwarkesh Podcast
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