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清华&腾讯:TRACE破LLM后训练烧钱难题
量子位
AI 摘要
清华和腾讯团队:针对大模型强化学习后训练rollout成本高、信号稀疏问题,提出TRACE框架,在多轮任务中,相同预算下能提升准确率和有效样本比例,让训练更高效。
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LLM后训练太烧钱?清华&腾讯有了破解法门:关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中,rollout预算易成瓶颈,且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架,将Agent轨迹视为树,分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点,实验显示其效果良好。

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