來源:AI寒武紀(jì)
RL還行不行?表面上很風(fēng)光,但真實情況怎樣呢?
大神Karpathy提出了一種超越當(dāng)前RL范式、更接近人類學(xué)習(xí)機制的新思路
強化學(xué)習(xí)的強大與局限
Karpathy首先肯定了強化學(xué)習(xí)的巨大價值。他指出,與監(jiān)督微調(diào)(SFT)相比,RL的“杠桿效應(yīng)”要強大得多。SFT依賴于大量高質(zhì)量、人工標(biāo)注的數(shù)據(jù),成本高昂且難以擴展。而RL則可以通過一個相對簡單的獎勵信號(比如任務(wù)成功或失敗)來引導(dǎo)模型學(xué)習(xí),這種方式更具擴展性,也更符合Rich Sutton提出的“苦澀的教訓(xùn)(The Bitter Lesson)”——即那些能充分利用計算資源進行大規(guī)模學(xué)習(xí)的通用方法,最終將勝過依賴人類知識的特定方法。
然而,Karpathy指出了RL的兩大核心局限:
漸進式學(xué)習(xí)的低效性(Asymptotic Suspicion):當(dāng)前的RL機制可以被概括為:“這件事做得好/差,我就為未來稍微增加/減少采取過的每個行動的概率”。當(dāng)任務(wù)變得極其復(fù)雜,需要長達(dá)數(shù)分鐘甚至數(shù)小時的互動才能完成時,這種學(xué)習(xí)方式就顯得非常可疑。難道智能體付出了如此巨大的努力,僅僅是為了在最后獲得一個單一的標(biāo)量獎勵(比如1或0),然后用這個微弱的信號去調(diào)整成百上千步?jīng)Q策的梯度嗎?這在信息效率上是極低的
與人類學(xué)習(xí)機制的背離:這并非人類學(xué)習(xí)和提升智能的主要方式。當(dāng)我們完成一項任務(wù)后,我們不會只得到一個簡單的“好”或“壞”的反饋。相反,我們會進行一個“復(fù)盤和反思(review/reflect)”的階段,從中提取出豐富得多的監(jiān)督信息,比如:“哪一步做得好?哪里出了問題?下次我應(yīng)該嘗試什么新方法?”
“第二天性”新范式
Karpathy認(rèn)為,我們?nèi)笔Я艘环N更接近人類智慧的學(xué)習(xí)范式。他將其描述為一個從“顯式策略”到人類學(xué)習(xí)“第二天性”的過程
他構(gòu)想了這樣一個算法:
1.執(zhí)行與收集:針對一個任務(wù),讓智能體進行幾次嘗試
2.反思與總結(jié):將所有嘗試的過程和最終結(jié)果(獎勵)打包放入一個上下文窗口中。然后,使用一個“元提示詞(meta-prompt)”引導(dǎo)模型對這些經(jīng)歷進行復(fù)盤和反思
3.生成“教訓(xùn)”:模型通過反思,生成一段明確的、可操作的“教訓(xùn)(lesson)”字符串
4.應(yīng)用與迭代:將這條新“教訓(xùn)”添加到系統(tǒng)的提示詞(System Prompt)中,或一個專門的“教訓(xùn)數(shù)據(jù)庫”里,用于指導(dǎo)未來的任務(wù)
一個絕佳的例子是Claude模型曾經(jīng)用于解決“數(shù)字母”難題的“補丁”。眾所周知,由于分詞(tokenization)機制,LLM很難直接“看到”并計算單詞中的字母。Claude的系統(tǒng)提示詞中曾加入過這樣一條指令:“如果用戶要求你數(shù)一個單詞里的字母,請先用逗號將字母隔開,然后每數(shù)一個就增加一個顯式計數(shù)器。”
這段話就是一個典型的“教訓(xùn)”。Karpathy的核心問題是:我們?nèi)绾巫屩悄荏w通過自主實踐,自動地從失敗中總結(jié)出這樣的“教訓(xùn)”,而不是依賴工程師硬編碼?
從“刻意練習(xí)”到“直覺”
Karpathy進一步將這個過程與人類學(xué)習(xí)的“第二天性(second nature)”聯(lián)系起來。新生成的“教訓(xùn)”字符串,就像我們學(xué)習(xí)新技能時,在腦中明確記住的步驟和策略。這是一種刻意的、消耗認(rèn)知資源的思考。
然而,隨著時間的推移和經(jīng)驗的積累,這些明確的指令可以通過一個類似“睡眠”的過程,被“蒸餾”并融入模型的權(quán)重中,最終成為一種無需思考的直覺。這正是我們所說的“熟能生巧”或“內(nèi)化于心”
當(dāng)然,這個構(gòu)想也面臨諸多挑戰(zhàn):如何泛化這個學(xué)習(xí)過程?如何管理一個不斷增長的“教訓(xùn)”數(shù)據(jù)庫以避免上下文窗口無限膨脹?如何高效地進行“蒸餾”?這些都是需要填補的空白
參考:
https://x.com/karpathy/status/1944435412489171119
閱讀最新前沿科技趨勢報告,請訪問歐米伽研究所的“未來知識庫”
https://wx.zsxq.com/group/454854145828
未來知識庫是“ 歐米伽 未來研究所”建立的在線知識庫平臺,收藏的資料范圍包括人工智能、腦科學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)、超級智能,數(shù)智大腦、能源、軍事、經(jīng)濟、人類風(fēng)險等等領(lǐng)域的前沿進展與未來趨勢。目前擁有超過8000篇重要資料。每周更新不少于100篇世界范圍最新研究資料。 歡迎掃描二維碼或訪問https://wx.zsxq.com/group/454854145828進入。
截止到3月31日 ”未來知識庫”精選的百部前沿科技趨勢報告
(加入未來知識庫,全部資料免費閱讀和下載)
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.