Исследователи из Принстона обучили 4-миллиардную LLM играть в шахматы на уровне 2700 Elo с возможностью объяснения ходов

Команда из Принстона успешно обучила языковую модель на 4 миллиарда параметров играть в шахматы на уровне 2700 Elo, показывая отсутствие признаков насыщения процесса обучения. Модель способна точно объяснять свои ходы, а предложенный метод обучения потенциально применим к другим играм, робототехнике и управлению компьютером.