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不要光想着LLM，学OpenAI o1加上强化学习才是对的

深度之眼 · 公众号 · · 2024-10-24 20:41

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OpenAI全新o1大模型 ——也就是之前的草莓，有多强？

代码竞赛，GPT4o准确率11.0%， o1的准确率达到了89% 。博士级科学问题，GPT4o得分56.1，人类专家是69.7， 而o1则达到了惊人的78！

o1为什么这么强？

因为它采用强化学习进行训练 ，能更好地执行链式思考。模型会在尝试不同策略的过程中认识到自己的错误，实现思维过程的自我完善。

这也是越来越多有关大模型的研究，开始重新关注强化学习的原因： LLM结合强化学习 ，可以有效提高模型处理复杂任务的能力。

LLM+强化学习的4个方向

做LLM的小伙伴，接下来要重点关注与强化学习结合的4个方向： LLM处理复杂信息 、 LLM提供奖励函数 、 LL解决决策问题 、 LLM生成策略解释 。

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在这些方向中，LLM起到处理多模态信息、设计奖励函数、直接或间接决策以及生成长期轨迹或行为解释的作用。

随着OpenAI的o1发布，接下来围绕LLM+强化学习还会有更多创新研究。这个方向出结果的机会很多，强烈建议大家关注！

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小白如何入门LLM？

LLM的内容很杂，小白想靠自己完全入门，难度很大。

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课程大纲

大模型基本概念以及应用场景

应用场景

缺点与局限

未来展望

NLP大模型基础、前沿与学习路径

NLP大模型的基石

NLP大模型的前沿探索

学习路径和建议

基于模型量化的大模型压缩的进展

压缩技术中，为什么量化要优于剪枝、蒸馏？

如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier？

包含有异常值outlier的特征如何量化？

基于模型剪枝的大模型高效计算和应用

模型剪枝的技术背景

模型剪枝具体方法

模型剪枝前沿方法

语言模型剪枝实例

多模态大模型的过去、现在和未来

从特定任务到通用模型

常用结构和训练方式

不同的优化方向

不足及研究方向选择

大语言模型的RLHF

RLHF的优点和挑战

RLHF如何改善大模型性能

RLHF的实际应用案例

RLHF在大模型的未来趋

大模型的高效微调

常用的高效微调方法介绍

针对领域数据集以高效微调方法创造大模型

未来挑战与研究方向

大模型医疗

医疗领域的数据特点、挑战和机遇

针对ChatGLM大模型，介绍ChatGLM模型微调代码实践以及模型微调

LLAMA2中文大模型

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