研究提出四种内部奖励鼓励模型依赖推理
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研究提出四种内部奖励鼓励模型依赖推理
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AI 综述
Fanyu Meng等作者发布论文,提出四种利用策略自身信号的奖励,鼓励模型依赖其生成的推理,并将这些奖励加入组相对策略优化(GRPO)。四种奖励为梯度敏感度、置信度差距、渐进置信度增益和推理-提示词互换。论文在两个小型指令微调模型上,于GSM8K和StrategyQA测试这些奖励。
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最新进展11月3日 13:00
Chain of Faith:用策略内部奖励提升模型对推理的依赖报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AIChain of Faith:用策略内部奖励提升模型对推理的依赖
研究提出四种利用策略自身信号的奖励——梯度敏感度、置信度差距、渐进置信度增益和推理-提示词互换,并将它们加入组相对策略优化(GRPO,Group Relative Policy Optimization),在两个小型指令微调模型上于 GSM8K 和 StrategyQA 测试。
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