Quando os modelos geram saídas plausíveis, mas factualmente incorretas, levanta-se uma questão fundamental: as penalizações RLHF podem realmente sobrepor-se às estruturas interpretativas essenciais que estamos a tentar preservar? O verdadeiro enigma aqui pode ser se estamos a perseguir os objetivos de otimização errados de todo. Então, aqui está o ângulo prático—será que as funções de perda que mantêm a integridade do esqueleto são realmente viáveis no paradigma de treino atual, ou estamos a atingir restrições rígidas que ainda não reconhecemos totalmente? Vale a pena refletir sobre a mecânica antes de escalar ainda mais.

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TokenAlchemistvip
· 4h atrás
não, isto é apenas o clássico problema de "construímos o sistema de forma errada desde o início" disfarçado com matemática sofisticada. RLHF está fundamentalmente a lutar contra o que o modelo realmente aprendeu—como tentar extrair alpha de uma superfície de arbitragem quebrada. O verdadeiro vetor de ineficiência aqui é fingir que funções de perda podem corrigir a preguiça arquitetural. estamos a otimizar as transições de estado erradas fr
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VitalikFanboy42vip
· 4h atrás
Para ser honesto, o conjunto RLHF simplesmente não resolve o problema fundamental. Talvez desde o início estivéssemos a otimizar as coisas erradas.
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CompoundPersonalityvip
· 4h atrás
rlhf esta abordagem realmente é como colocar a carroça à frente dos bois; ao tentar corrigir o problema das ilusões, acabaram também prejudicando algumas capacidades do modelo, parece que estão colocando o carro na frente dos bois.
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MerkleTreeHuggervip
· 4h atrás
rlhf, esta coisa realmente parece estar a consertar uma casa cheia de buracos, quanto mais consertamos, mais complicada fica. O problema não está na função de penalização, mas sim no que estamos a fazer de errado.
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