Artwork

Вміст надано LessWrong. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією LessWrong або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

“How Well Does RL Scale?” by Toby_Ord

16:11
 
Поширити
 

Manage episode 516788577 series 3364758
Вміст надано LessWrong. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією LessWrong або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.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

654 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 516788577 series 3364758
Вміст надано LessWrong. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією LessWrong або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.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

654 епізодів

Tous les épisodes

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник

Слухайте це шоу, досліджуючи
Відтворити