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OpenAI 的 RFT 使 AI 在专门任务上更加智能
还记得我们认为让人工智能完成一个句子是开创性的吗？随着人工智能从简单的模式匹配发展到越来越复杂的推理，那些日子现在感觉很遥远。人工智能的挑战一直是一般知识和专业知识之间的差距。当然，大型语言模型 (LLM) 可以讨论几乎任何事情，但要求他们 […]文章 OpenAI 的 RFT 使人工智能在专门任务上更智能，首先出现在 Unite.AI 上。
来源:Unite.AI还记得我们曾经认为让 AI 完成一个句子是开创性的吗？随着 AI 从简单的模式匹配发展到越来越复杂的推理，那些日子现在感觉很遥远。AI 面临的挑战一直是常识和专业知识之间的差距。当然，大型语言模型 (LLM) 可以讨论几乎任何事情，但要求它们持续执行复杂的技术任务？这就是事情常常令人沮丧的地方。
大型语言模型 (LLM)传统的 AI 模型知识广博，但缺乏多年专业经验所带来的精湛专业知识。这就是 OpenAI 的强化微调 (RFT) 发挥作用的地方。
OpenAI 的强化微调 (RFT)理解 RFT：当 AI 学会思考，而不仅仅是回应时
让我们分析一下 RFT 的不同之处，以及它对任何对 AI 实际应用感兴趣的人来说为何重要。
传统的微调就像通过示例教学：你向 AI 展示正确的答案，并希望它学习潜在的模式。
微调但这正是 RFT 创新之处：
- 主动学习过程：与模型简单地学习模仿响应的传统方法不同，RFT 允许 AI 开发自己的问题解决策略。这是记住答案和理解如何解决问题之间的区别。实时评估：系统不仅检查答案是否与模板匹配 - 它还评估推理过程本身的质量。可以将其视为对工作进行评分，而不仅仅是对最终答案进行评分。强化理解：当 AI 找到解决问题的成功方法时，该途径就会得到加强。这类似于人类专家通过多年的经验发展直觉的方式。
图片：Rohan Paul/X