• AI Umum

    VLM-CaR: Kerangka Pembelajaran Mesin Baru yang Memberdayakan Pembelajaran Penguatan dengan Model Visi-Bahasa

    Pendahuluan Pembelajaran penguatan (RL) adalah bidang pembelajaran mesin yang memungkinkan agen belajar membuat keputusan optimal dalam lingkungan yang tidak pasti. RL telah berhasil diterapkan pada berbagai tugas, termasuk permainan, robotika, dan keuangan. Salah satu tantangan utama dalam RL adalah merancang fungsi hadiah yang efektif. Fungsi hadiah menentukan perilaku agen dengan memberikan hadiah untuk tindakan yang diinginkan dan hukuman untuk tindakan yang tidak diinginkan. Merancang fungsi hadiah yang efektif seringkali merupakan proses manual dan memakan waktu yang lama. VLM-CaR VLM-CaR adalah kerangka kerja baru yang memungkinkan agen RL belajar dari input visual menggunakan model visi-bahasa (VLM). VLM adalah model pembelajaran mesin…

  • AI Umum

    Kerangka Kerja Pembelajaran Mesin yang Memungkinkan Pengguna untuk Menyesuaikan Fungsi Hadiah dan Memungkinkan Penyelarasan Waktu Dekoding LLM

    Tantangan dalam Penyelarasan LLM dengan Nilai Manusia Kemajuan model bahasa besar (LLM) menghadirkan tantangan penting dalam memastikan bahwa keluarannya selaras dengan standar dan niat etika manusia. Meskipun canggih, model-model ini dapat menghasilkan konten yang secara teknis akurat tetapi mungkin tidak sejalan dengan harapan pengguna tertentu atau norma-norma sosial. Ketidakselarasan ini menyoroti perlunya mekanisme yang efektif untuk memandu keluaran LLM ke arah tujuan etika dan praktis yang diinginkan, yang merupakan hambatan signifikan dalam menyelaraskan konten yang dihasilkan mesin dengan nilai dan niat manusia. Pendekatan Tradisional dan Keterbatasannya Metode saat ini untuk mengatasi tantangan penyelarasan ini terutama berfokus pada modifikasi proses pelatihan…

  • AI Umum

    ToolVerifier: Meningkatkan Performa Panggilan Alat untuk LLM dengan Metode Generasi dan Verifikasi Mandiri

    Integrasi Alat Eksternal ke dalam Model Bahasa Integrasi alat eksternal ke dalam model bahasa (LM) merupakan kemajuan penting dalam menciptakan asisten digital yang serbaguna. Integrasi ini meningkatkan fungsionalitas model dan mendorongnya lebih dekat ke visi AI tujuan umum. Namun, ambisi ini menghadapi tantangan yang signifikan: evolusi alat dan API yang cepat mengharuskan LM beradaptasi dengan cepat ke alat baru dan pembaruan parameter tanpa pelatihan ulang yang ekstensif atau campur tangan manusia. Tantangan dalam Generalisasi Kemampuan Penggunaan Alat Kendala utama dalam upaya ini adalah kemampuan model untuk menggeneralisasi kemampuan penggunaan alat mereka ke alat baru yang tidak terlihat berdasarkan contoh terbatas.…

  • Advertorial

    Mencermati Live Draw Macau

    Dalam era digital ini, website live draw Macau telah menjadi fenomena yang menarik perhatian banyak orang. Di balik layar, kita dapat menyaksikan pengundian secara langsung yang menghadirkan nuansa interaktif dan menyenangkan. Kecanggihan Teknologi Live Draw Macau Website ini memanfaatkan kecanggihan teknologi untuk menyajikan pengalaman pengundian yang real-time. Pengguna dapat merasakan ketegangan dan antusiasme tanpa harus meninggalkan kenyamanan rumah mereka. Teknologi ini membawa dampak positif terhadap cara kita merayakan momen keberuntungan. Penggemar Setia dan Komunitas Live Draw Macau Seiring berjalannya waktu, website live draw Macau telah berhasil membangun komunitas yang solid dan penggemar setia. Para penonton saling berinteraksi melalui platform ini,…

  • Advertorial

    Keajaiban di Balik Pengundian Langsung SGP

    Dalam era digital ini, teknologi terus menghadirkan inovasi baru, salah satunya adalah website live draw SGP. Website ini menjadi tempat di mana penggemar mencari keajaiban di balik pengundian langsung yang disajikan secara transparan dan menarik. Pengalaman Interaktif Tanpa Batas: Salah satu aspek menarik dari website live draw SGP adalah pengalaman interaktif tanpa batas yang ditawarkan kepada pengguna. Melalui platform ini, penggemar dapat menyaksikan hasil pengundian secara real-time, merasakan sensasi ketegangan, dan berpartisipasi dalam momen-momen bersejarah dengan cara yang sepenuhnya baru. Komunitas Penggemar yang Solid: Website live draw SGP membentuk komunitas penggemar yang solid. Penggemar dari berbagai latar belakang dapat bersatu…

  • Advertorial

    Fenomena Keberuntungan di Dunia Online

    Dalam era digital ini, banyak orang mencari pengalaman seru melalui berbagai situs hiburan daring. Salah satu tren yang semakin populer adalah penggunaan situs yang menawarkan kesempatan untuk meraih keberuntungan. Beberapa dari situs tersebut bahkan menawarkan pengalaman yang menarik dengan minimal deposit yang terjangkau, seperti situs yang menawarkan keseruan tanpa menguras kantong. Sensasi Seru dengan Slot Online Salah satu jenis permainan yang banyak diminati di situs-situs hiburan daring adalah permainan slot online. Penggemar dari berbagai kalangan mencari sensasi seru dan tantangan di dalam gulungan-gulungan virtual tanpa harus khawatir dengan risiko finansial yang besar. Situs-situs tertentu telah menciptakan pengalaman bermain yang menarik…

  • AI Umum

    Mitigasi Peretasan dalam Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia dengan ODIN

    Pendahuluan Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia (RLHF) adalah metode yang semakin penting untuk memanfaatkan potensi Model Bahasa Besar (LLM) yang telah dilatih sebelumnya untuk menghasilkan tanggapan yang lebih bermanfaat, jujur, dan sejalan dengan preferensi manusia. Dalam RLHF, model bahasa dilatih untuk menghasilkan tanggapan yang memaksimalkan imbalan yang dipelajari melalui pembelajaran penguatan, setelah itu model imbalan dilatih berdasarkan preferensi manusia untuk perintah tertentu. Karena pengumpulan peringkat manusia biasanya tidak serumit pengumpulan demo untuk penyetelan halus yang diawasi, pendekatan ini menyederhanakan proses pengumpulan data. Masalah Peretasan Imbalan dalam RLHF Namun, peretasan imbalan adalah masalah yang halus dengan RLHF, di mana kebijakan…

  • AI Umum

    Judul: Menyempurnakan Model Pembelajaran Mesin secara Lebih Efisien: Penelitian Kecerdasan Buatan dari Cohere for AI Mengungkap Bagaimana REINFORCE Mengalahkan PPO dalam Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia

    Subjudul: Tantangan dalam Menyelaraskan Model Bahasa Besar dengan Preferensi Manusia Pendekatan Baru: Meninjau Kembali Dasar-dasar Pembelajaran Penguatan Hasil: REINFORCE dan RLOO Mengungguli Metode Tradisional Implikasi: Kesederhanaan sebagai Kunci Keberhasilan Isi: Penyelarasan Model Bahasa Besar (LLM) dengan preferensi manusia telah menjadi bidang penelitian yang penting. Seiring dengan meningkatnya kompleksitas dan kemampuan model-model ini, memastikan tindakan dan keluaran mereka selaras dengan nilai-nilai dan niat manusia menjadi sangat penting. Jalur konvensional untuk mencapai penyelarasan ini melibatkan teknik pembelajaran penguatan yang canggih, dengan Proximal Policy Optimization (PPO) sebagai metode terdepan. Meskipun efektif, metode ini memiliki tantangan tersendiri, termasuk tuntutan komputasi yang tinggi dan kebutuhan…

  • AI Umum

    Pemanfaatan Model Umpan Balik Bahasa dalam Pembelajaran Imitasi Lanjutan: Sebuah Inovasi dari Microsoft Research

    Tantangan dalam Mengembangkan Agen Pembelajaran Imitasi Dalam mengembangkan agen yang dapat mengikuti instruksi dalam lingkungan nyata, terdapat sejumlah tantangan yang perlu diatasi, termasuk efisiensi sampel dan generalisasi. Agen-agen ini harus belajar secara efektif dari beberapa demonstrasi sambil tetap mampu beroperasi dengan sukses di lingkungan baru dengan instruksi yang berbeda setelah pelatihan. Teknik-teknik seperti pembelajaran penguatan dan pembelajaran imitasi sering digunakan, tetapi seringkali membutuhkan banyak percobaan atau demonstrasi ahli yang mahal karena ketergantungannya pada metode coba-coba atau bimbingan ahli. Peran Model Umpan Balik Bahasa (LFM) Dalam pembelajaran imitasi yang didasarkan pada bahasa, agen menerima instruksi dan pengamatan parsial di lingkungan, lalu…