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LLM的范式轉(zhuǎn)移：RL帶來新的 Scaling Law
LLM（?大型語言模型）?的范式轉(zhuǎn)移正在由RL（?強(qiáng)化學(xué)習(xí)）?引領(lǐng)，?帶來全新的Scaling Law。?傳統(tǒng)上，?LLM的發(fā)展依賴于模型規(guī)模、?數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的擴(kuò)展，?而RL的引入為這一領(lǐng)域注入了新的活力。?通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，?LLM能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境和任務(wù)，?實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的控制和優(yōu)化。?這種范式轉(zhuǎn)移不僅提升了LLM的性能，?還為其應(yīng)用開辟了新的可能性。?隨著RL與LLM的深度融合，?我們有望見證一個更加智能、?高效和適應(yīng)性強(qiáng)的大型語言模型時代的到來。?
