Дослідження показує розрив у продуктивності між онлайн і офлайн RL для LLM — особливо в масштабах, — але включення зразків на основі політики в офлайн алгоритми (ітеративне/напівонлайн RL) може закрити розрив, при цьому якість навчальних даних часто переважає вибір методу RL.

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.