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推理性能再飛躍!DeepSeek推創新技術SPCT,讓大模型更懂人心

備受矚目的中國人工智能研究實驗室DeepSeek AI,繼其強大的開源語言模型DeepSeek-R1之後,再次在大型語言模型(LLM)領域取得重大突破。近日,DeepSeek AI正式推出一項名爲自主演原則的批判調優(Self-Principled Critique Tuning,簡稱SPCT)的創新技術,旨在構建更通用、更具擴展性的AI獎勵模型(Reward Models,簡稱RMs)。這項技術有望顯著提升AI在開放式任務和複雜環境中的理解和應對能力,爲更智能的AI應用鋪平道路。背景:獎勵模型——強化學習的“指路明燈”在開發先進的LLM的過程中,強化學習(Reinfo

18.5k 1 天前
推理性能再飛躍!DeepSeek推創新技術SPCT,讓大模型更懂人心

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Self-Rewarding Language Models

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語言模型自我獎勵訓練

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Llama2 7b Ultrafeedback Rm

miulab

L

LLaMA-2 Reward Model是基於LLaMA-2-7B架構訓練的獎勵模型,通過模型融合技術為獎勵模型賦予領域知識。該模型在argilla/ultrafeedback-binarized-preferences-cleaned數據集上訓練,專門用於文本分類任務,具有重要的研究和應用價值。

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