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全部文档 / 作者: Rohan Nayak / 标签: 强化学习

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Why LLMs can't write well and how Sherpa fixes it

Pocket FM 创始人 Rohan Nayak 分享其 AI 写作系统 Sherpa 的构建历程。通用 LLM 因训练目标(逻辑推理、快速给答案)与创意写作需求(张力、情感、悬念、节奏变化)相悖而写不好故事,且缺乏清晰的强化学习成功信号。微调现成模型的尝试均告失败后,团队自研 Sherpa harness,由规划器、叙事世界模型(NWM,维护结构化故事状态与记忆)和散文引擎三大组件构成,并利用 Pocket FM 亿级用户的收听数据做强化学习,用户留存与完听率成为写作质量的天然反馈信号。盲测中 Sherpa 在 65.6%-97.1% 的配对比较中胜出,NWM 多跳检索准确率达 86.7%,成本约为同类方案的 1/21。

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