【Pembelajaran Penguatan untuk Agen Rekayasa Pembelajaran Mesin】
Tunjukkan bahwa model parameter kecil 3B (Qwen2.5-3B) yang dilatih dengan RL dapat mengungguli model perbatasan yang jauh lebih besar (Claude-3.5-Sonnet, GPT-4o) dalam tugas rekayasa ML - mencapai rata-rata 22%
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
7
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
screenshot_gains
· 09-08 06:20
Model kecil memberikan pelajaran kepada model besar
Lihat AsliBalas0
0xDreamChaser
· 09-08 06:20
Ada sedikit rasa di dalamnya
Lihat AsliBalas0
CryingOldWallet
· 09-08 06:18
Tidak bisa apa-apa, tetapi yang terpenting adalah menjadi yang terbaik dalam bersaing.
Lihat AsliBalas0
RuntimeError
· 09-08 06:14
Model kecil mengalahkan model besar 666
Lihat AsliBalas0
GasFeeBeggar
· 09-08 06:14
Model kecil menghancurkan model besar? bull
Lihat AsliBalas0
ZKSherlock
· 09-08 05:57
sebenarnya cukup elegan dalam mengoptimalkan sumber daya komputasi... tetapi implikasi privasi perlu diperiksa dengan cermat
【Pembelajaran Penguatan untuk Agen Rekayasa Pembelajaran Mesin】
Tunjukkan bahwa model parameter kecil 3B (Qwen2.5-3B) yang dilatih dengan RL dapat mengungguli model perbatasan yang jauh lebih besar (Claude-3.5-Sonnet, GPT-4o) dalam tugas rekayasa ML - mencapai rata-rata 22%