Microsoft представляет rStar2-Agent: модель математических рассуждений на 14 миллиардов параметров, обученная с помощью агентского обучения с подкреплением для достижения передовых показателей
Оглавление 1. Проблема «более длительного размышления».2. Агентский подход.3. Проблемы инфраструктуры и решения.4. GRPO-RoC: обучение на высококачественных примерах.5. Стратегия обучения: от простого к сложному.6. Прорывные результаты.7. Понимание механизмов.8. Резюме. Проблема «более длительного размышления» Большие языковые модели добились впечатляющих успехов в математических рассуждениях, расширив свои процессы «Chain-of-Thought» (CoT) — по сути, «размышляя дольше» за счёт более детальных … Читать далее