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Tim Lee称后训练是LLM能力跃升主力

3 篇报道1 个报道来源2 小时前更新

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AI 综述

Tim Lee在讨论中提出,大语言模型近年来新增的大部分能力主要来自后训练而非预训练,并将“大部分能力来自预训练”称为停留在2023或2024年认知的“僵尸观点”。 他将预训练概括为模仿学习,将大部分后训练概括为强化学习。相关讨论也认为,后训练才是近年模型能力跃升的主要动力;这一结论来自Lee及其讨论参与者的观点,并非相关报道已独立证实的实验结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

事件进展

2 个进展

  1. 11月3日 04:42 · 1 篇报道
    预训练是模仿学习,后训练是强化学习
    AGI Hunt:Tim Lee:预训练本质是模仿学习,后训练才是强化学习
  2. 11月3日 04:38 · 2 篇报道
    Tim Lee:大语言模型能力主要靠后训练而非预训练
    AGI Hunt:Tim Lee:大语言模型能力主要靠后训练而非预训练

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月3日
  1. AGI Hunt
    Tim Lee:预训练本质是模仿学习,后训练才是强化学习

    Tim Lee 在讨论中概括,预训练本质是模仿学习,后训练大部分属于强化学习。他认为,许多人仍认为模型能力主要来自预训练,这一认知已经过时。

  2. AGI Hunt
    Tim Lee:大语言模型能力主要靠后训练而非预训练

    Tim Lee 认为,大语言模型的主要能力来自后训练而非预训练,并指出预训练本质上是模仿学习,大部分后训练才是强化学习。他将“LLM 大部分能力来自预训练”称为“僵尸观点”,批评这种认知停留在 2023 或 2024 年。相关讨论认为,后训练才是模型能力跃升的主要动力。

  3. AGI Hunt
    很多人的 LLM 认知停留在 2023-2024:后训练才是能力跃升主力的争论

    一条关于 LLM 能力来源的讨论串中,Timothy B. Lee 称「大部分能力来自预训练」是「僵尸观点」,认为持此看法的人是 2023 或 2024 年了解 LLM 后未再跟进进展的人。他指出近年 LLM 的能力跃升主要来自后训练(强化学习),社区认知需要随之更新。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。