提出KL-PBD延迟决策学习算法
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提出KL-PBD延迟决策学习算法
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报道摘要
针对专家容量有限时 LLM 是否该把问题转交人工的决策问题，研究者提出在线学习算法 KL-PBD，利用未知可靠性参数的 KL 下置信界指导转交判断。在 K 个置信级别、时间跨度 T 下，该算法达到 O(K log T) 的差距依赖遗憾和 Õ(√(KT)) 的最坏情况遗憾，并证明其在对数因子内最优。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
该不该交给专家？LLM 与拥塞专家队列的在线学习决策报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AI该不该交给专家？LLM 与拥塞专家队列的在线学习决策
针对专家容量有限时 LLM 是否该把问题转交人工的决策问题，研究者提出在线学习算法 KL-PBD，利用未知可靠性参数的 KL 下置信界指导转交判断。在 K 个置信级别、时间跨度 T 下，该算法达到 O(K log T) 的差距依赖遗憾和 Õ(√(KT)) 的最坏情况遗憾，并证明其在对数因子内最优。
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