Lilian Weng (Lil'Log) · RSS 摘要

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• 谨慎看待 Scaling Laws — Scaling laws 是深度学习领域最重要的实证发现之一。其形式简洁：训练损失 L 随模型规模……
• 为何而思 — 特别感谢 John Schulman 的宝贵反馈与直接修改。测试时计算（Graves 等，2016；Ling 等，2017；Cobbe 等，2021）……
• 强化学习中的 Reward Hacking — Reward hacking 指强化学习（RL）Agent 利用奖励函数的缺陷或歧义获取高奖励，却并未真正学习或完成任务……
• LLM 中的外在幻觉 — LLM 中的幻觉通常指模型生成不忠实、虚构、不一致或无意义的内容……