算法论文8
RaML框架揭秘LLM推理机制
量子位
AI 摘要
上海AI Lab团队：提出RaML框架，揭示LLM推理如梯度下降，将推理训练置于元学习框架。对比SFT与RL，发现其各有优势，还证明推理轨迹可提升性能，泛化性佳，框架能指导优化。
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揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
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