Google DeepMind的研究人员发布了一种多轮在线强化学习（RL）方法 SCoRe，在完全使用自生成数据（entirely self-generated data）的情况下，显着提高了LLM的自我纠正能力。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2409.12917研究人员首先验证了有监督微调 (SFT) 及其变体得到的离线模型，生成的纠正轨迹（correction traces）不...
研究人员提出的基于强化学习实现自我纠正(SCoRe, Self-Correction via Reinforcement Learning)只需要训练一个模型,既可以对推理问题产生回复,也可以在没有接收到任何预言信号(oracle)反馈的情况下纠正错误,SCoRe完全在自生成的数据上训练,而不需要任何预测器来指导模型。 文中首先研究了现有基于微调策略在这种设置中的失败...
研究人员提出的基于强化学习实现自我纠正(SCoRe, Self-Correction via Reinforcement Learning)只需要训练一个模型,既可以对推理问题产生回复,也可以在没有接收到任何预言信号(oracle)反馈的情况下纠正错误,SCoRe完全在自生成的数据上训练,而不需要任何预测器来指导模型。 文中首先研究了现有基于微调策略在这种设置中的失败...
研究人员提出的基于强化学习实现自我纠正(SCoRe, Self-Correction via Reinforcement Learning)只需要训练一个模型,既可以对推理问题产生回复,也可以在没有接收到任何预言信号(oracle)反馈的情况下纠正错误,SCoRe完全在自生成的数据上训练,而不需要任何预测器来指导模型。 文中首先研究了现有基于微调策略在这种设置中的失败...
基于此,提出了 SCoRe(Self - Correction via Multi - Turn Reinforcement Learning)方法,这种方法利用基于策略的强化学习(policy - based reinforcement learning),并且将其扩展到多轮(multi - turn)的设置中。 Stage I:训练模型初始化以防止崩溃 在这个阶段,核心目标是获取一个合适的模型初始化,使得模型在后续的多...
Self-Correct/Correction 中文:自我纠错 出处:这个概念 LLM 出现后就有了,结合 RL 的24年9月 DeepMind 在《Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning》中提到[18] 胡侃:在o1发布的8天后, DeepMind 甩出了这篇 Paper,但声量似乎有点...
研究人员提出的基于强化学习实现自我纠正(SCoRe, Self-Correction via Reinforcement Learning)只需要训练一个模型,既可以对推理问题产生回复,也可以在没有接收到任何预言信号(oracle)反馈的情况下纠正错误,SCoRe完全在自生成的数据上训练,而不需要任何预测器来指导模型。
在人工智能的不断演进中,大型语言模型(LLM)的自我纠正能力正逐渐成为关注的焦点。最近,Google DeepMind团队推出的SCoRe(Self-Correction via Reinforcement Learning)方法,通过完全使用自生成数据,显著提升了LLM在自我修正方面的能力,特别是据报道在MATH和HumanEval基准测试中分别提高了15.6%和9.1%的精准度。这一变革性的...
Large language models(LLMs)在自然语言处理领域取得了显著进展,但它们仍然会产生错误。自我纠错(self - correction)是一种提高 LLMs 响应质量的方法,通过在推理过程中使用 LLMs 来改进响应。然而,关于 LLMs 何时能够成功自我纠错,目前尚无定论。本文对相关研究进行了批判性调研,探讨了成功自我纠错所需的条件。
研究人员提出的基于强化学习实现自我纠正(SCoRe, Self-Correction via Reinforcement Learning)只需要训练一个模型,既可以对推理问题产生回复,也可以在没有接收到任何预言信号(oracle)反馈的情况下纠正错误,SCoRe完全在自生成的数据上训练,而不需要任何预测器来指导模型。