广州模板建站定制网站,怎么把网站放到空间,郑州比较好的电商公司有哪些,湖南建筑人才网招聘1. 监督学习#xff1a;需要人工给出推理过程#xff1b; 2. RLVR: 推理过程由agent自我生成和学习#xff0c;计算reward的gold值是环境或工具给出的#xff0c;题目仍需要人工给出#xff1b; 3. 本方法#xff1a;题目也是agent自己生成的。#xff08;gold值仍需环境… 1. 监督学习需要人工给出推理过程 2. RLVR: 推理过程由agent自我生成和学习计算reward的gold值是环境或工具给出的题目仍需要人工给出 3. 本方法题目也是agent自己生成的。gold值仍需环境或工具给出。 基本理论 1. SFT的公式优化使得input prompt x生成推理c*和结果y*的概率最大化 痛点模型吸收了足够多的知识后没有更强的模型可供生成数据了人工来标注数据又太费钱 2. Reinforcement Learning with Verifiable Rewards的公式波浪线表示采样y是模型采样得到的结果y*是ground truth结果, r是reward function) 3. 本方法的公式 示意图 learnability: 模型训练了该样本之后变强了多少太简单模型每次都答对则该样本没价值太难模型每次都打错则该样本也没价值 本文中z这个随机变量是用当前的题目集合中采样几个得到的题目集合 流程图 借助python这个工具进行了对propose结果的learnability打分进行了对solve结果的正确性打分。这2个分数共同更新模型参数。
proposer的reward就是多次solve(蒙特卡洛展开取分数的平均值 solver的reward就是答对了还是答错了
