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摘要
Hugging Face 研究團隊介紹一篇論文，提出透過直接策略蒸餾將強化學習的效益從小模型轉移到大模型。此方法能大幅降低運算成本，讓大模型達到與直接強化學習相當甚至更優的表現。
The Hugging Face research team discusses a paper proposing direct on-policy distillation to transfer reinforcement learning benefits from small to large models with reduced compute costs.
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適合正在研究強化學習、模型蒸餾或希望降低訓練成本的機器學習研究者與工程師。
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