摘要

本视频深入探讨了大型语言模型（LLM）的训练过程，特别是强化学习阶段。视频解释了如何通过预训练、监督微调和强化学习来训练LLM，并展示了这些阶段如何相互关联。视频还讨论了LLM的认知局限性，例如在计数和拼写方面的困难，以及如何使用工具来克服这些局限性。

亮点

• 🧠 模型使用神经网络进行心算，类似于人类大脑中的心算过程。
• 🧰 使用代码工具可以检查模型的中间结果，从而提高准确性。
• 🎯 模型在计数任务上表现不佳，因为单个token的计算能力有限。
• 📚 模型在拼写任务上也有困难，因为它们看到的是token而不是字符。
• 🧠 模型在解决简单问题时可能会出错，例如比较9.11和9.9的大小。

强化学习 #语言模型 #机器学习

思考

• 如何改进LLM在计数和拼写任务上的表现？
• 强化学习在LLM训练中扮演什么角色？
• LLM在解决简单问题时出错的原因是什么？