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谷歌發(fā)布新RL方法，性能提升巨大，o1模型已證明

2024-09-23 08:48 · 稿源： ?AIGC開放社區(qū)公眾號(hào)

谷歌DeepMind的研究人員提出了一種創(chuàng)新多輪強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法——SCoRe。目前，多數(shù)大模型不具備自我糾錯(cuò)或能力較差，尤其是在數(shù)學(xué)和代碼領(lǐng)域在給出錯(cuò)誤答案后，會(huì)一直堅(jiān)持錯(cuò)誤答案，影響模型的準(zhǔn)確率。而SCoRe通過避免訓(xùn)練數(shù)據(jù)與模型實(shí)際響應(yīng)分布不匹配以及多輪反饋獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，來幫助大

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