Метка: reinforcement learning
-
Как сократить длину ответов больших языковых моделей без потери качества: двухэтапный подход RL
Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLM) значительно улучшили их способности к рассуждению, особенно благодаря дообучению с помощью метода обучения с подкреплением (RL). Первоначально модели обучаются с использованием контролируемого обучения для прогнозирования токенов, а затем подвергаются дообучению с помощью RL, исследуя различные пути рассуждений для получения правильных ответов. Этот процесс похож на то, как…
-
VAPO: инновационный фреймворк для обучения с подкреплением в задачах длинного логического вывода
В обучении с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) методы, не основанные на оценке ценности, такие как GRPO и DAPO, продемонстрировали высокую эффективность. Однако настоящий потенциал заключается в методах, основанных на оценке ценности, которые позволяют более точно распределять «заслуги», корректно отслеживая влияние каждого действия на последующие результаты. Такая точность имеет…