Model-Base Reward:对于开放的问答类问题,训练一个 Reward Model,通过模型打分。 Length Penalty Reward:Kimi 做了一个 warmup 的设置,在训练初始阶段不增加这个惩罚因子,让模型能学习生成 long CoT,在训练后面阶段,为了防止生成过长的 ...
Model-Base Reward:对于开放的问答类问题,训练一个 Reward Model,通过模型打分。 Length Penalty Reward:Kimi 做了一个 warmup 的设置,在训练初始阶段不增加这个惩罚因子,让模型能学习生成 long CoT,在训练后面阶段,为了防止生成过长的 CoT,增加了生成长度的惩罚因子,鼓励模型进行适当思考,而不是生成过于冗长的内容。
Model-Base Reward: 对于开放的问答类问题,训练一个Reward Model,通过模型打分 Length Penalty Reward:k1.5做了一个warmup的设置,在训练初始阶段不增加这个惩罚因子,让模型能学习生成long CoT;在训练后面阶段,为了防止生成过长的CoT,增加了生成长度的惩罚因子,鼓励模型进行适当思考,而不是生成过于冗长的内容。 2、至...
Model-Base Reward:对于开放的问答类问题,训练一个 Reward Model,通过模型打分。 Length Penalty Reward:Kimi 做了一个 warmup 的设置,在训练初始阶段不增加这个惩罚因子,让模型能学习生成 long CoT,在训练后面阶段,为了防止生成过长的 CoT,增加了生成长度的惩罚因子,鼓励模型进行适当思考,而不是生成过于冗长的内容。
# 代码不完整,只展示主要功能def_inner_training_loop():forepochinrange(epochs_trained,num_train_epochs):# epoch遍历# 根据梯度累计部署换算更新频率total_updates=steps_in_epoch//args.gradient_accumulation_steps+1for_inrange(total_updates):update_step+=1num_batches=args.gradient_accumulation_stepsifupda...
推理步骤 (Reasoning Steps):推理逻辑是否清晰可循? 余弦缩放 (Cosine Scaling):响应内容是否精炼简洁? 重复惩罚 (Repetition Penalty):是否存在不必要的重复内容? 上述评估过程产生 奖励分数 (G),并将其传递给 GRPO 训练器 (H)。训练器利用奖励分数,通过梯度反向传播来调整 Qwen 模型 (B) 的参数,优化模型生成...
重复惩罚(Repetition Penalty):是否存在不必要的重复内容? 上述评估过程产生奖励分数 (G),并将其传递给GRPO 训练器 (H)。训练器利用奖励分数,通过梯度反向传播来调整Qwen 模型 (B)的参数,优化模型生成答案的方式。此过程被称为梯度奖励策略优化,因为它利用梯度、奖励反馈和策略调整来优化 Qwen 模型的响应,从而最大...
增加gradient_accumulation_steps 至 16-32 添加lr_scheduler_type="cosine" 生成结果重复: 在generate() 中设置 no_repeat_ngram_size=3 增加repetition_penalty=1.2
高效获取外部知识和最新信息对于大语言模型 (LLMs) 的有效推理和文本生成至关重要。将搜索引擎视为工具的检索增强和工具使用训练方法缺乏复杂的多轮检索灵活性,或者需要大规模的监督数据。在推理过程中提示具有推理能力的先进大语言模型使用搜索引擎并不是最佳选择,因为大语言模型没有学会如何与搜索引擎进行最佳交互。本文...
Length Penalty Reward:Kimi 做了一个 warmup 的设置,在训练初始阶段不增加这个惩罚因子,让模型能学习生成 long CoT,在训练后面阶段,为了防止生成过长的 CoT,增加了生成长度的惩罚因子,鼓励模型进行适当思考,而不是生成过于冗长的内容。 4.2.3 RL Prompt和采样策略的精心设计 ...