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!
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。
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。
你如果不想花时间找论文,我这里分享4个方向55篇LLM+强化学习的最新研究paper与对应开源代码。都帮你整理好了,非常方便。扫码免费领。
扫码免费领LLM+强化学习55篇paper+code
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!
扫码免费领LLM+强化学习55篇paper+code
LLM的内容很杂,小白想靠自己完全入门,难度很大。
针对所有自学遇到困难的同学,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,并邀请多位高校博士、国际顶会审稿人,联手打造了30节大模型课程。
为了降低学习门槛,30节课程只要0.01元,内容非常全面:包含大模型理论课程、大模型论文带读,还有企业级落地项目实战!
30节课0.01元,想入门LLM的同学,都可以来扫码学一下。
NLP大模型的基石
NLP大模型的前沿探索
学习路径和建议
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?
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
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
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
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
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
LLaMA训练营
LLaMA训练营——精读
LLaMA训练营——代码讲解
GLM-130B训练营——论文泛读
GLM-130B训练营——论文精读
GLM-130B训练营——代码讲解
Alpaca训练营——论文泛读
Alpaca训练营——论文精读
Alpaca训练营——代码讲解
开发基于大模型的聊天机器人
实战基于大模型的对话系统(实战一)
大模型模型原理及综述
大语言模型(LLM)原理及综述
精读大模型-3论文、Instruct论文
精读谷歌PaLM论文、脸书LLaMA论文
实战基于大模型的对话系统(实战二)
实战微调LLaMA模型