数学预训练语料库
探秘 LLM 强化学习兼容性:上海交大揭示 Llama 与 Qwen 差异,推出 OctoThinker
大型语言模型(LLM)通过结合任务提示和大规模强化学习(RL)在复杂推理任务中取得了显著进展,如 Deepseek-R1-Zero 等模型直接将强化学习应用于基础模型,展现出强大的推理能力。 然而,这种成功在不同的基础模型系列中难以复制,尤其是在 Llama 系列上。 这引发了一个核心问题:究竟是什么因素导致了不同基础模型在强化学习过程中表现不一致?强化学习在 Llama 模型上的扩展限制OpenAI 的 o1、o3和 DeepSeek 的 R1等模型在竞赛级数学问题上通过大规模强化学习取得了突破,推动了对千亿参数以下小型模型强化学习能力的探索。
7/3/2025 12:00:57 PM
AI在线
- 1
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
谷歌
AI绘画
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
Meta
智能
微软
用户
AI新词
GPT
学习
技术
智能体
马斯克
Gemini
图像
Anthropic
英伟达
AI创作
训练
论文
LLM
代码
算法
芯片
Stable Diffusion
AI for Science
腾讯
苹果
Agent
Claude
蛋白质
开发者
生成式
神经网络
xAI
机器学习
3D
人形机器人
研究
AI视频
生成
百度
大语言模型
Sora
工具
GPU
具身智能
RAG
华为
计算
字节跳动
AI设计
搜索
AGI
大型语言模型
视频生成
场景
深度学习
架构
DeepMind
视觉
预测
Transformer
伟达
编程
生成式AI
AI模型
特斯拉
亚马逊