English(EN) How to think about LLM effort

LLM 的努力度设定影响奖励和效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-15 02:31

大型语言模型（LLM）中的“努力度”设定可以被理解为一种影响模型内部流程和强化学习中使用的奖励函数的输入。这种努力度设定会根据令牌长度等因素对原始奖励进行惩罚，从而有效地鼓励模型优化其输出以提高效率。实际应用包括通过缩短上下文长度或开始新的对话来提高性能的潜力，以及理解如果努力度设定不够高，模型可能会有意在达到最大奖励之前停止。 AI

影响提供了一个理解 LLM 行为的框架，并优化提示以提高效率。

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LessWrong (AI tag) TIER_1 English(EN) · Tao Lin · 2026-09-15 02:31

如何看待大型语言模型（LLM）的投入

We can think about the “effort” setting on an LLM as an input to both the model and the reward function applied to the model in RL.Reward = Reward_raw - F(effort, token_length, Reward_raw, …

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