大型语言模型推理过程中过程奖励模型（PRM）的优化与挑战研究及其应用

音视频领域优质创作者

博客专家认证

2025-01-16 23:27:12

大型语言模型推理过程中过程奖励模型（PRM）的优化与挑战研究及其应用

...全文

82 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

北京大学研究人员在人工智能领域取得突破，开发了名为DeepSeek-R1的模型，它代表了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在强推理与慢思考范式中应用的新边界。DeepSeek-R1模型不仅在推理能力上展现出显著的优势，...

这一发现对于理解和提升大型语言模型在实际应用中的性能具有重要意义。最后，DeepSeek-R1的成功案例还表明了强化学习在大模型对齐和可扩展监督中所展现出的巨大潜力，这为后续模型的开发和改进提供了新的方向。...

此外，DeepSeek-R1Kimi 1.5模型的研究还涉及了多个相关领域，如PRM和MCTS在模型推理中的作用，从文本模态到多模态的扩展，以及模型在处理过度思考问题时的表现。在技术不断进步的同时，研究者们也对模型的安全性进行...

内容概要：该论文研究了在解决复杂多步骤推理时，在过程监督(process supervision)方法下训练奖励模型的效果显著优于单纯的结果监督(outcome supervision)，尤其是在难度较高的数学题目上更为突出。通过利用从大数据...

书中讨论了基于概率模型的规划算法，如概率道路图（Probabilistic Roadmaps, PRM）和快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Trees, RRT）。 6. **信息理论**：信息理论在机器人感知和决策中扮演重要角色。熵、...

今天深度学习了吗

30,035

社区成员

152

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

人工智能图像处理深度学习个人社区浙江省·杭州市

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章