Хто-небудь пробував RL переписувати підказки для моделей міркувань для подальшого поліпшення результатів? Я припускаю, що так, це здається досить очевидним, але якщо ні, я хочу спробувати. Якщо ви знаєте про будь-яку існуючу роботу тут, будь ласка, lmk, щоб я не переробляв те, що люди вже зробили!
Під цим я маю на увазі: - Візьміть вже навчену, заморожену модель міркування (наприклад, o4-mini через API) - Додайте менший LLM, який приймає запит і переписує його, щоб покращити роботу замороженої моделі - Оновіть меншу вагу LLM, тримайте більший LLM замороженим Є надія, що маленький LLM навчиться «керувати» CoT замороженої більшої моделі краще, ніж людина, підвищуючи продуктивність.
@corbtt нагадав мені цю роботу @brendanh0gan... Брендан, як це було? Здається, це дуже схоже на те, про що я тут думаю.
Brendan Hogan
Brendan Hogan3 лип., 08:26
big models are great agents but often too big, closed, or delicate to fine-tune idea: train a small model to craft context for a frozen big model, score the big model's outputs, use that as reward for the small one grpo for context tuning. more below
17,49K