Автономное кодирование с подкреплением

Выступающий обсуждает эволюцию больших языковых моделей (БЯМ), начиная с законов масштабирования, которые показали улучшение производительности с увеличением объема вычислений, данных и параметров. Она объясняет появление цепочки рассуждений как ключевой возможности, которая значительно улучшила производительность БЯМ, особенно в решении математических задач, и как это привело к развитию различных методов подсказок. Далее описывается роль обучения с подкреплением (ОСП) с обратной связью от человека в создании эффективных приложений чат-ботов и кодирования. Докладчик подчеркивает, что, хотя масштабирование во время инференции с использованием таких методов, как голосование большинством и последовательная ревизия, демонстрирует успехи, особенно там, где возможна автоматическая верификация (например, в математике и кодировании), истинный прорыв лежит в применении ОСП для автономного кодирования, поскольку это позволяет моделям учиться генерировать правильные выходы во время обучения, несмотря на сложности масштабирования ОСП из-за требований к системному и машинному обучению.