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arXiv Computer Science AILa distancia no es suficiente: La brecha de alineación olvido-retención predice la robustez de los LLM
Se propone la Brecha de Alineación Olvido-Retención (FRAG) como un predictor libre de entrenamiento para evaluar la alineación entre el olvido y la retención en actualizaciones de modelos de lenguaje grandes (LLM). Se argumenta que la selectividad de los pesos es un mejor indicador de robustez que la distancia global. Se introduce el Poda Olvido-Retención (FRP) para mejorar la robustez del reaprendizaje basado en el principio de afectar pesos críticos para olvidar y preservar los críticos para retener.
Aprendizaje por Refuerzo en el Plano de Decisión para Agentes de Lenguaje y LLMs
Se presenta RLiD (Reinforcement Learning in the Decision plane), un marco diseñado para optimizar directamente las probabilidades de opciones de acción ejecutables en modelos de lenguaje grandes (LLMs). Este enfoque busca mejorar la eficiencia del aprendizaje por refuerzo al eliminar la generación de tokens autoregresiva y mejorar la eficiencia del despliegue. Los experimentos demuestran mejoras en el rendimiento y la eficiencia computacional en varios entornos de juegos como ARC, Countdown y Sokoban.
VerifierBench: Evaluación de la generación de verificadores ejecutables para agentes de LLM
Se presenta VerifierBench, un benchmark diseñado para evaluar la generación de verificadores ejecutables por agentes de LLM. El estudio analiza la fiabilidad de estos verificadores para aceptar soluciones válidas y rechazar las inválidas en tareas complejas. Los resultados indican que los verificadores generados son más fiables al rechazar soluciones incorrectas, aunque existen fallos relacionados con suposiciones erróneas en el formato de solución.