
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力!
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力!在大语言模型的竞争中,数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练,到 DeepSeek 提出 GRPO 算法,我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。
在大语言模型的竞争中,数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练,到 DeepSeek 提出 GRPO 算法,我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。
用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人,大概都遇到过这种情况:一个稍微棘手的问题,模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去,耗时耗算力,结果却未必靠谱。现在,我们或许有了解决方案。
近年来,强化学习(RL)在大型语言模型(LLM)的微调过程中,尤其是在推理能力提升方面,取得了显著的成效。传统的强化学习方法,如近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)及其变种,包括组相对策略优化(Group Relative Policy Optimization,GRPO),在处理复杂推理任务时表现出了强大的潜力。
众所周知,大型语言模型的训练通常分为两个阶段。第一阶段是「预训练」,开发者利用大规模文本数据集训练模型,让它学会预测句子中的下一个词。第二阶段是「后训练」,旨在教会模型如何更好地理解和执行人类指令。
图像生成不光要好看,更要高效。 混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO,该框架通过结合随机微分方程(SDE)和常微分方程(ODE),利用混合采样策略的灵活性,简化了MDP中的优化流程,从而提升了效率的同时还增强了性能。
仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法? 是的,你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。
最近,关于大模型推理的测试时间扩展(Test time scaling law )的探索不断涌现出新的范式,包括① 结构化搜索结(如 MCTS),② 过程奖励模型(Process Reward Model )+ PPO,③ 可验证奖励 (Verifiable Reward)+ GRPO(DeepSeek R1)。
最近,扩散语言模型(dLLM)有点火。现在,苹果也加入这片新兴的战场了。
强化学习(RL)已经成为当今 LLM 不可或缺的技术之一。从大模型对齐到推理模型训练再到如今的智能体强化学习(Agentic RL),你几乎能在当今 AI 领域的每个领域看到强化学习的身影。
近年来,强化学习 (RL) 在提升大型语言模型 (LLM) 的链式思考 (CoT) 推理能力方面展现出巨大潜力,其中直接偏好优化 (DPO) 和组相对策略优化 (GRPO) 是两大主流算法。