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A Meta acabou de lançar este artigo que derrama o molho secreto do aprendizado por reforço (RL) em LLMs.
Ele apresenta uma receita de RL, usa 400.000 horas de GPU e postula uma lei de dimensionamento para desempenho com mais computação em RL, como as leis clássicas de dimensionamento de pré-treinamento.
Leitura obrigatória para nerds de IA.
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