强化学习与思维链

一. 强化学习

1.SFT与强化学习

2.RM(奖励模型)

ORM(结果奖励):标注困难,成本高

PRM(过程奖励): 简单, 但存在结果对, 过程错的情况。

  1. 奖励方法:

基于规则 (Rule-based Rewards)的奖励, deepseek

基于模型(Reward Model)的奖励, openai

  1. PPO:有value Model
  1. GPO: 没有Value Model, 让结果内卷

二. 思维链技术

  1. 增强模型推理技术的手段

1)提高token数,2)生成更多个的输出

  1. 思维链方法

(1)

iput: prompt

output: W1,W2, W3, R1

(2)并行搜索+自我优化

  1. DeepSeek-R1训练过程
  1. 强化学习与蒸馏技术

5.推理模型的未来趋势

相关推荐
tachibana27 小时前
复杂任务怎么做的任务拆分?
人工智能·ai·大模型·llm·agent
tachibana27 小时前
ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 三种范式有什么核心区别
人工智能·ai·大模型·llm·agent
绵满11 小时前
"Mem2Evolve: Towards Self-Evolving Agents via Co-Evolutionary Capability Expansion and Experience Distillation" 论文笔记
大模型·智能体记忆
夫唯不争,故无尤也13 小时前
RL强化学习常见问题
强化学习·rl
Web3&Basketball13 小时前
从0到1落地多模态表格/发票结构化识别:踩坑全记录
深度学习·大模型·ai技术
深圳市爱派派智能科技有限公司14 小时前
从英伟达 GPU 到 RK3566 实机:Microduck 25 厘米强化学习机器人部署手记
机器人·边缘计算·强化学习·rk3566·机器人英伟达
爱听歌的周童鞋15 小时前
强化学习的数学原理 | 赵世钰 | 西湖大学 | 笔记 | Lecture 3 | Part 1 | 贝尔曼最优公式(例子-如何改进策略)
强化学习·贝尔曼最优公式·optimal policy·action value
thesky12345616 小时前
27届大模型面试准备(六十六):大模型推理调度与弹性扩缩容工程——排队、优先级、抢占与弹性
大模型·抢占·连续批处理·推理调度·请求优先级·弹性扩缩容·chunked prefill
爱听歌的周童鞋17 小时前
强化学习的数学原理 | 赵世钰 | 西湖大学 | 笔记 | Lecture 3 | Part 2 | 贝尔曼最优公式(最优策略和公式推导)
强化学习·贝尔曼最优公式·optimal policy·action value·maximization