Google Cloud objavio vodič za RL fine-tuning Gemini modela
Google Cloud je objavio praktični vodič za reinforcement learning fine-tuning Gemini modela, pristup u kojem korisnik umesto velikog skupa idealnih odgovora definiše nagradnu funkciju koja ocenjuje izlaz modela.
RL fine-tuning bez pristupa internim modelima
Google Cloud je objavio vodič za prilagođavanje Gemini modela pomoću reinforcement learning fine-tuning pristupa. Kompanija navodi da je reinforcement learning važan deo savremenog post-treninga velikih jezičkih modela, ali da klasičan pristup obično zahteva velike klastere za trening i pristup internim delovima modela.
Google Cloud je taj proces upakovao u managed RL fine-tuning servis. Korisnik donosi promptove i sopstvenu reward funkciju, dok Google upravlja infrastrukturom i delovima vlasničkog modela koji nisu dostupni spoljnim korisnicima.
Reward signal umesto ručno označenih odgovora
RLFT prilagođava Gemini prema reward signalu koji definiše korisnik, umesto prema skupu unapred označenih idealnih odgovora. To menja način pripreme podataka: umesto pisanja velikog broja gold primera, korisnik može da napiše program koji ocenjuje koliko je odgovor dobar.
Google kao primer navodi zadatke kod kojih je teško ručno napisati idealan odgovor za svaki slučaj, ali je relativno lako proveriti ishod. Za SQL zadatak, na primer, ne mora da postoji ručno napisan idealan upit za svaku šemu ako sistem može da izvrši generisani upit i proveri rezultat.
Kada RL ima prednost nad supervised fine-tuningom
Google Cloud navodi da ovaj pristup otvara klasu problema sa kojima supervised fine-tuning teže izlazi na kraj: zadatke koje je teško demonstrirati kroz mnogo idealnih primera, ali čiji se rezultat može pouzdano oceniti.
Vodič je zamišljen kao praktičan pregled najboljih praksi. Google najavljuje objašnjenje RL petlje, kriterijume za odluku kada RL ima smisla i smernice kako da korisnici izvuku veću vrednost iz RL fine-tuning servisa.
Izvori
Prikazani su izvorni linkovi korišćeni za proveru objavljenih činjenica.
Komentari
Komentari se objavljuju nakon moderacije.
Još nema objavljenih komentara.