主要观点总结
本文介绍了大语言模型（LLMs）在处理简单问题时的挑战，以及强化学习（RL）与大语言模型结合的研究进展。文章重点讲述了TWOSOME框架的设计思想、方法论创新、训练架构的优势以及在实际研究中的应用效果。TWOSOME框架旨在通过强化学习帮助大语言模型与环境对齐，解决决策任务。该框架通过直接与环境交互来加速学习和迭代，并结合大模型的先验知识提高采样效率。文章还提到了TWOSOME框架在处理未见任务或环境时的泛化表现，以及其在未来可能的应用方向，如具身智能、AI4Science等。
关键观点总结
关键观点1: 大语言模型在简单问题上的挑战
大语言模型在处理像“9.11和9.9谁大”这样的简单问题时可能会出错，原因可能是模型以token的方式理解文字，以及模型与特定环境或任务之间的知识不对齐。
关键观点2: 强化学习与大语言模型结合的研究进展
强化学习与大语言模型的结合是近年来的热门研究领域，主要方向包括基于人类反馈的强化学习（RLHF）和传统强化学习。TWOSOME框架是试图填补大语言模型与动态环境直接交互的空白的一次探索。
关键观点3: TWOSOME框架的设计思想
TWOSOME框架旨在通过强化学习帮助大语言模型与环境对齐，解决决策任务。其设计思想来源于解决大语言模型与环境的适配性问题，以及利用强化学习的环境反馈来优化模型策略。
关键观点4: TWOSOME框架的方法论创新
TWOSOME框架在方法论上的创新包括利用大模型的先验知识提高探索效率，以及通过更有效的数据利用帮助模型在复杂任务中实现更快的学习速度和更好的性能表现。
关键观点5: TWOSOME框架的训练架构优势
TWOSOME框架在训练架构上的创新包括引入LoRA（低秩适配器）更新冻结的大模型，使其作为行为模型，同时在大模型的基础上增加全连接层作为评价模型。这种设计提高了内存使用效率，使得实验可以在有限的计算资源上完成。
关键观点6: TWOSOME框架的实际应用效果
关键观点7: TWOSOME框架的泛化能力
关键观点8: TWOSOME框架的未来应用方向
文章预览
大数据文摘受权转载自AI科技评论 作者丨陈鹭伊 编辑丨岑峰 对人类越是简单的问题，大语言模型反而越难以做好？ 尽管现在的大模型已经有能力冲击数学竞赛级别的题目，但在像“9.11和9.9谁大”这样的简单问题上仍然会翻船。而从推特上网友对问题的讨论中猜测，出现这种错误的原因可能是由于大模型以token的方式来理解文字，当9.11被拆成“9”、“.”和“11”三部分时，11确实比9大。 大语言模型（LLMs）在处理复杂问题时表现出色，但在一些看似简单的问题上却可能遇到困难——这种现象并不是因为模型本身的复杂性，而是由于模型与特定环境或任务之间的知识不对齐。此外，LLMs在生成文本时依赖于预测下一个单词的概率，这种机制可能导致它们生成与人类常识不符的结果。这是因为现有的模型通常侧重于语言的统计特性，而不是深入理解人
………………………………
