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RLSP开源 – 增强大型语言模型推理能力的后训练框架

RLSP(强化学习通过自对弈)是一个后训练框架,旨在通过强化学习指导大型语言模型(LLM)进行更有效的推理搜索,从而提升其在复杂问题解决中的表现,并涌现出类似人类的复杂推理行...

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AI交流(进群备注:)

RLSP(强化学习通过自对弈)是一个后训练框架,旨在通过强化学习指导大型语言模型(LLM)进行更有效的推理搜索,从而提升其在复杂问题解决中的表现,并涌现出类似人类的复杂推理行为。该框架通过解耦探索奖励和结果正确性奖励,利用强化学习帮助模型进行更有效的推理搜索,使模型在复杂问题解决中表现得更像人类。RLSP包括三个核心步骤:监督微调(SFT)、探索奖励和强化学习训练。在基准测试中,RLSP显著提升了模型在数学和竞赛问题上的表现。

RLSP的特点:

  • 1. 后训练框架,将LLM转化为大型推理模型(LRM)
  • 2. 解耦探索奖励和结果正确性奖励,平衡两者以提升性能
  • 3. 涌现出类似人类的推理行为,如回溯、探索和验证
  • 4. 在基准测试中显著提升模型表现,如MATH-500和AIME 2024
  • 5. 使用监督微调、探索奖励和强化学习训练三个步骤

RLSP的功能:

  • 1. 在LLM初始训练后使用,作为后训练步骤来微调模型
  • 2. 适用于需要复杂问题解决的领域,如数学竞赛问题
  • 3. 使用监督微调、探索奖励和强化学习训练的具体流程
  • 4. 特别适用于推理密集型任务,如数学和竞赛问题
  • 5. 需要高性能硬件支持,如NVIDIA H100 GPU

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