ScaleRLT 提出循环 Transformer 强化学习方法
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ScaleRLT 提出循环 Transformer 强化学习方法
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AI 综述
Dezhen Lu、Zixiang Ni 和 Runguo Li 将 ScaleRLT 论文提交至 arXiv，提出一种用于循环语言模型 on-policy 强化学习的混合对数概率计算方法。该方法结合 rollout 自身调度回放得到的数值与 dense learner 的梯度，论文称其可实现精确对数概率计算和更快的延后 rollout。
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最新进展10月28日 12:00
ScaleRLT 提出循环 Transformer 强化学习的精确对数概率与快速延后 rollout报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine LearningScaleRLT 提出循环 Transformer 强化学习的精确对数概率与快速延后 rollout
ScaleRLT 为循环语言模型上的 on-policy 强化学习提出混合对数概率计算，将 rollout 自身调度回放的数值与 dense learner 的梯度结合。
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