它在家梅奥（Mayo）第27新闻，inilabas ng技术媒体标记邮报Ang sa博客ngayon（Mayo 27），na nag -uulat -uulat na ang microsoft研究所，北京大学大学，北京大学大学ay nabuo nabuo nabuo nabuo nabuo ng isang iSang koponan ungang kaponansag ang ang mga mga nag nag nag nag parang ng dinam ng dinam ng dinam ng dinamik） ng mga mapagkukunan ng计算sa pamamagitan ng mga malinaw na proseso ng pag -iintindi upang upang upang mapagbuti ang ang ang agagbuti ang ang ang ang ang mapagbuti ang ang ang ang ang a pars na na na proseso na proseso。它引用了一篇博客文章，并介绍了强化学习（RL）已成为大语言模型（LLM）的主要培训方法，该方法通过人类反馈（RLHF）或经过证明的奖励（RLVR）提供管理信号。但是，尽管RLVR具有数学推理的潜力，但它受到培训查询的限制，该查询依靠可靠的答案和困难的领域。此外，现有的奖励模型分为两类：标量和生成性，计算资源在试验期间也无法扩展。冰renT程序平均提供了所有输入的计算资源，无法对复杂查询进行详细分析，从而导致评估结果不佳。为了解决上述问题，Microsoft Research，Tsinghua University和Peking University的研究人员共同启动了推理模型（RRMS）。 RRMS在奖励最终奖励之前进行明确的理解过程，并可以根据任务的复杂性调整其他计算资源。该方法正在将更多的测试来源投资于测试的ORRA，以获取没有获得明显奖励的复杂查询。 RRMS基于QWEN2模型，并采用变压器编码器体系结构来改变对文本完成任务进行建模的奖励，并在理解过程之后给予最终酌处权。研究小组使用奖励基库库进行系统分析，并检查了指标，包括遵守指导，援助，准确性，无害和堤防l细节。 RRM还支持多响应评估，并通过ELOIC标记系统和敲除机制来改善计算资源的使用，并结合大多数投票。测试结果表明，RRMS在奖励台基准和潘达测试上执行虚荣。其中，RRM-32在识别类别中以98.6％的精度进行了精度，并将其与使用相同数据的直接训练的直接模型进行了比较，RRMS显示出显着的性能间隔，证明它们有效地使用了在复杂查询中计算时间来源的来源。有了最佳的推理和训练后反馈，RRM超过了所有基线模型，并进一步提高了大多数投票机制的效率。研究还表明，随着量表从7b，14b扩展到32B，理解的越长总是会导致准确性的提高。 RRM非常适合通过并行和随后的-Scalar标量奖励模型使用计算资源，该模型提供了强大的替代方案标量的传统奖励模型。小编：IT HOME 5月27日，技术媒体Marktechpost今天发布了一篇博客文章（5月27日）
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