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簡介 :
該模型通過強化學習和高質量推理軌跡的掩蔽自監督微調,實現了對擴散大語言模型的推理能力的提升。此技術的重要性在於它能夠優化模型的推理過程,減少計算成本,同時保證學習動態的穩定性。適合希望在寫作和推理任務中提升效率的用戶。
需求人群 :
適合研究人員和開發者,他們希望利用強化學習來優化語言模型的推理能力,提升應用效率。
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使用場景
使用該模型提升聊天機器人在複雜問題上的推理能力。
在教育應用中,幫助學生解決邏輯推理題目。
為內容創作者提供智能化的寫作輔助,提升創作效率。
產品特色
高質量推理軌跡:使用經過篩選的 1000 個推理問題進行微調。
有效的策略梯度算法:引入 diffu-GRPO,以適應掩蔽擴散大語言模型。
對數概率估計:採用均場近似方法,提供高效的對數概率估計。
隨機掩蔽:創建擾動視圖,增強策略優化的正則化效果。
穩定的學習動態:提高內更新的次數,降低外部批量迭代需求。
使用教程
下載並安裝模型軟件。
準備高質量的推理問題數據集。
執行掩蔽自監督微調。
應用 diffu-GRPO 進行策略優化。
評估模型在實際應用中的表現並進行調整。
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