Artwork

A tartalmat a LessWrong biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a LessWrong vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

“How Well Does RL Scale?” by Toby_Ord

16:11
 
Megosztás
 

Manage episode 516788577 series 3364758
A tartalmat a LessWrong biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a LessWrong vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
This is the latest in a series of essays on AI Scaling.
You can find the others on my site.
Summary: RL-training for LLMs scales surprisingly poorly. Most of its gains are from allowing LLMs to productively use longer chains of thought, allowing them to think longer about a problem. There is some improvement for a fixed length of answer, but not enough to drive AI progress. Given the scaling up of pre-training compute also stalled, we'll see less AI progress via compute scaling than you might have thought, and more of it will come from inference scaling (which has different effects on the world). That lengthens timelines and affects strategies for AI governance and safety.
The current era of improving AI capabilities using reinforcement learning (from verifiable rewards) involves two key types of scaling:
  1. Scaling the amount of compute used for RL during training
  2. Scaling [...]

---
Outline:
(09:46) How do these compare to pre-training scaling?
(14:16) Conclusion
---
First published:
October 22nd, 2025
Source:
https://www.lesswrong.com/posts/xpj6KhDM9bJybdnEe/how-well-does-rl-scale
---
Narrated by TYPE III AUDIO.
---
Images from the article:
Bar graph titled
Graph comparing GPT-5 and OpenAI o3 accuracy on PhD science questions.
Graph comparing GPT-5 and OpenAI o3 software engineering performance across token lengths.
Arc AGI-1 leaderboard showing AI model performance versus cost per task.
  continue reading

661 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 516788577 series 3364758
A tartalmat a LessWrong biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a LessWrong vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
This is the latest in a series of essays on AI Scaling.
You can find the others on my site.
Summary: RL-training for LLMs scales surprisingly poorly. Most of its gains are from allowing LLMs to productively use longer chains of thought, allowing them to think longer about a problem. There is some improvement for a fixed length of answer, but not enough to drive AI progress. Given the scaling up of pre-training compute also stalled, we'll see less AI progress via compute scaling than you might have thought, and more of it will come from inference scaling (which has different effects on the world). That lengthens timelines and affects strategies for AI governance and safety.
The current era of improving AI capabilities using reinforcement learning (from verifiable rewards) involves two key types of scaling:
  1. Scaling the amount of compute used for RL during training
  2. Scaling [...]

---
Outline:
(09:46) How do these compare to pre-training scaling?
(14:16) Conclusion
---
First published:
October 22nd, 2025
Source:
https://www.lesswrong.com/posts/xpj6KhDM9bJybdnEe/how-well-does-rl-scale
---
Narrated by TYPE III AUDIO.
---
Images from the article:
Bar graph titled
Graph comparing GPT-5 and OpenAI o3 accuracy on PhD science questions.
Graph comparing GPT-5 and OpenAI o3 software engineering performance across token lengths.
Arc AGI-1 leaderboard showing AI model performance versus cost per task.
  continue reading

661 epizódok

All episodes

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás