Lilian Weng (Lil'Log) · RSS 摘要
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- 谨慎对待 Scaling Laws — Scaling laws 是深度学习中最关键的实证发现之一。其观察形式简洁:随着模型规模扩大,训练损失 $L$ 可预测地下降……
- 我们为何思考 — 特别感谢 John Schulman 提供大量宝贵反馈并直接修改本文。Test time compute(Graves et al. 2016, Ling, et al. 2017, Cobbe et al. 2021)……
- 强化学习中的 Reward Hacking — Reward hacking 指强化学习(RL)智能体利用奖励函数中的缺陷或歧义以获取高奖励,但并未真正学习或完成……
- LLM 中的外在幻觉 — 大语言模型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。作为术语,幻觉多少有点……