🧠 Огромный гайд по по обучению с подкреплением

Свежее руководство по обучению с подкреплением, которое очень подробно объясняет всю теорию и детали реализации каждого алгоритма в этой области со множеством примеров и кодом.

Наслаждайтесь чтением)

📌 Читать

@ai_machinelearning_big_data


#ml #reinforcementlearning #rl #guide

🔥 DeepSeek-GRM

Команда DeepSeek представила DeepSeek-GRM (Generalist Reward Modeling) - новую систему для моделирования вознаграждения (RM), цель которой - улучшить согласованность LLM с общими запросами (general query alignment).

✔️ Ключевая идея: Использовать дополнительные вычисления во время инференса для динамического улучшения и масштабирования оценки вознаграждения, отходя от чисто статических RM.

✔️ Как работает: Комбинирует генеративное RM (GRM), метод обучения Self-Principled Critique Tuning (SPCT - модель учится сама генерировать принципы и критику через RL), параллельный сэмплинг и голосование во время инференса.

✔️ Результаты: Подход превосходит существующие базовые модели на RM-бенчмарках, не теряя в качестве.

DeepSeek-GRM предлагает новый масштабируемый способ построения более надежных и универсальных систем вознаграждения.

DeepSeek-GRM-27B с масштабированием во время инференса показывает SOTA (или близкие к SOTA) результаты на RM бенчмарках, будучи при этом эффективнее по параметрам, чем гигантские модели, и имея меньше проблем с систематическими ошибками.

🟡Метод обучения SPCT улучшает способность GRM к генерации вознаграждения для общих задач (generalist capability) и его масштабируемость во время инференса.

LLM-as-a-Judge показывает схожие показатели, но с более низкой производительностью.

Это интересный вектор развития RM, переносящий часть "интеллекта" оценки на этап инференса для повышения качества моделей.

🟡 Подробности в статье

#LLM #AI #MachineLearning #RewardModeling #DeepSeek #ReinforcementLearning #NLP #OpenSource