強化学習はかつて本当に難しかった—エージェントの行動評価、適切な報酬とペナルティの決定、結果を特定の要素に帰属させることなどが含まれていた。それは複雑だった。



それが劇的に変わった。現在では、大規模言語モデル(LLM)が評価タスクの重い作業を担っている。LLMが評価とフィードバックループを管理することで、かつては手間のかかる手動設計がアルゴリズム的に実現可能になった。ボトルネックが打ち破られた。
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UnruggableChadvip
· 13時間前
LLM は本当に RL のこの難問を救ったね。前のその報酬・罰則メカニズムの設計は本当に大変だったけど、今は AI に直接投げればいいんだ。
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NotAFinancialAdvicevip
· 20時間前
llmがrlの汚れ仕事や骨折りを引き受けたので、これでアルゴリズムが動くようになった...でもまた問題を別のブラックボックスに押し付けているような気がする?
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TokenStormvip
· 01-07 23:57
LLMによる評価は確かに技術的な重要なブレークスルーですが、正直なところ、このロジックをオンチェーンデータのフィードバックに再利用できるのでしょうか?バックテストのデータは見た目は良いですが、実際に動かしてみるとどうも物足りない感じがします...でも、結局私もよく理解していないので、とりあえず一発勝負してみます[犬頭]
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ParallelChainMaxivip
· 01-07 23:56
lmは直接人工設計の代替となり、この波は確かにすごい...しかし、誰がlmの評価ロジック自体に問題がないことを保証できるのか。
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TokenomicsTinfoilHatvip
· 01-07 23:44
LLMが一気に全力投球して、RLの辛い仕事はすべて外注されたから、今回は本当に何かあるな
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AlwaysAnonvip
· 01-07 23:35
うん、LLMによる評価は確かにゲームのルールを変えた。以前の手動調整の悪夢はやっと一息つけるようになった。
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gaslight_gasfeezvip
· 01-07 23:33
llmがRLの評価を引き継いだ?これでRLの天井が本当に打ち破られるぞ
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