算法论文8
通义团队:环境Scaling让30B模型比肩1T效果
深度学习自然语言处理
AI 摘要
通义团队论文提出通过自动化构建模拟环境让语言模型自主学习。训练的AgentScaler模型参数小却性能强,证明代理智能泛化与训练环境多样相关,为轻量级代理智能发展提供新路径。
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通义团队提出环境Scaling:自动构建环境,并自主学习和成长,可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境,让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型,数十亿参数就达万亿级模型性能,为轻量级代理智能发展带来新可能。

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