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过程奖励模型PRM成版本答案!谷歌DeepMind全自动标注逐步骤奖励PAV,准确率提升8%

通过过程奖励模型(PRM)在每一步提供反馈,并使用过程优势验证器(PAV)来预测进展,从而优化基础策略,该方法在测试时搜索和在线强化学习中显示出比传统方法更高的准确性和计算效率,显著提升了解决复杂问题的能力。

来自主题: AI技术研报
4663 点击    2024-11-16 15:41
Meta浙大校友让评估模型「自学成才」,数据全合成无需人工标注,训练Llama 3 70B超过405B

随着LLM不断迭代,偏好和评估数据中大量的人工标注逐渐成为模型扩展的显著障碍之一。Meta FAIR的团队最近提出了一种使用迭代式方法「自学成才」的评估模型训练方法,让70B参数的Llama-3-Instruct模型分数超过了Llama 3.1-405B。

来自主题: AI资讯
3888 点击    2024-08-26 09:52
彻底摒弃人工标注,AutoAlign方法基于大模型让知识图谱对齐全自动化

知识图谱作为结构化知识的重要载体,广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而,由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异,如何有效地将不同的知识图谱进行融合,以获得更加全面、丰富的知识体系,成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题,这就是知识图谱对齐(Knowledge Graph Alignment)任务所要解决的核心挑战。

来自主题: AI技术研报
5123 点击    2024-07-26 18:00