Cosa significa "Modelli di Ricompensa Basati sui Risultati"?
Indice
I modelli di ricompensa basati sui risultati (ORM) sono strumenti che aiutano i modelli linguistici a decidere quando migliorare le loro risposte. Questi modelli guardano alla risposta finale prodotta dal modello linguistico e fanno un'ipotesi su se sia corretta o meno. Facendo così, gli ORM possono segnalare al modello quando dovrebbe cercare di affinare o cambiare la sua risposta per avere una maggiore precisione.
Come funzionano gli ORM
Gli ORM vengono addestrati su esempi in cui il feedback umano indica se le risposte sono corrette. Imparando da questi esempi, gli ORM mirano a prevedere la correttezza di nuove risposte. Quando un modello linguistico riceve un segnale da un ORM che la sua risposta potrebbe essere sbagliata, può tornare indietro e aggiustare il suo ragionamento per fornire una soluzione migliore.
Vantaggi degli ORM
Utilizzare gli ORM aiuta a migliorare le prestazioni dei modelli linguistici, specialmente in compiti che richiedono ragionamento, come domande di matematica o scienze. Sapendo quando affinare le risposte, i modelli diventano più efficaci nel generare risposte accurate. Questo tipo di feedback è fondamentale per migliorare la qualità complessiva delle risposte prodotte dai modelli linguistici.