critic-rl开源项目 – 通过强化学习提升语言模型表现

critic-rl是一个通过强化学习教语言模型学会批判的项目，旨在让AI模型在无人监督下自我提升。该项目显著提升了语言模型在代码生成等任务中的表现，并具有模型无关性，适用于多种模型和任务。

critic-rl的特点:

1. 测试时性能提升显著，Qwen2.5-Coder-32B-Ins在CodeContests任务中通过多轮批判-修订实现106.1%的相对提升
2. 模型无关性，适用于多种模型（如GPT-4o）和任务（如CodeContests、LiveCodeBench、MBPP+）
3. 作为生成式奖励模型，准确率达64.3%，与更强模型媲美

critic-rl的功能:

1. 用于提升语言模型在代码生成任务中的表现
2. 适用于多种AI模型的自我提升
3. 作为生成式奖励模型，用于评估和优化模型输出

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