算法论文8
MIT:大模型加噪声可替代复杂调参
量子位
AI 摘要
MIT师生:预训练模型周围有很多“专家模型”,通过加噪声集成结果,可让模型效果比肩专业调参法。由此提出的RandOpt算法准确率佳,但依赖预训练,难学新技能。
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MIT新研究:大模型加噪声就能替代GRPO/PPO调参
MIT新论文提出,预训练模型周围存在大量“专家模型”,只需添加高斯噪声并集成,性能就能比肩甚至超越GRPO/PPO等调参算法。由此启发了RandOpt算法,经测试准确率不错,但也有依赖预训练等缺点。

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