几点说明: 今天,随着405B模型的发布,是第一次让每个人都可以使用和构建具有前沿能力的LLM。该模型似乎是GPT-4 / Claude 3.5 Sonnet级别,权重是开放的并且许可,包括商业使用、合成数据生成、蒸馏和微调。这是Meta发布的一个实际的、开放的、具有前沿能力的LLM版本。发布还包括更多内容,例如一份92页的PDF,详细介绍了...
- 微调框架:OpenRLHF- 个性化记忆:mem0 等- 有趣的 AI:Talkie 之类的都会像人一样聊天用表情包了- AI 性格匹配:“性格相符,能力互补” 理论在现实中得到验证- AI coding:Claude 3.5 Sonnet,Cursor,Windsurf,Devin- 个人助理:Apple Intelligence 上线 LLM- RPA:Claude Computer Use...
( AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq, ) from peft import get_peft_model from app.configs.config_llm import ConfigQwen, config_lora, training_args class Qwen2trainer: """ qwen2微调 """ def __init__(self): self.train_path = ConfigQwen.train_data_path ...
这来源于包括显式地微调预训练 LLM 以适应算法行为,例如对长链推理数据进行监督微调(SFT)或针对 0/1 正确性奖励运行结果奖励(outcome-reward,OR)RL。然而,我想在强化学习RL今后的范式下,这种显式的强化“探索”是否能为模型在未来对解空间的进一步“利用”优化以及如何把握它们之间的动态平衡以进一步优化模型在test-...
正如小型发布会上所说,RFT也许正式代表o1时代下将更多的人或模型更平滑而自然的带入到rl×llm所创造的复杂推理空间中来,为什么这么说呢?首先我们先来看看这句话:“强化微调不仅会教模型模仿其输入,更是会让其学会在特定领域以新的方式进行推理。” 那么,都是FT,怎么做到“授人以鱼”和“授人以渔”的区别呢?
从R1到s1,LLM的后蒸馏&推理时时代 | 随着R1再到s1,排除那些误导或炒作,相信大家从技术视角上,均看到了对模型的distill与test-time compute的潜在技术意义与潜在价值。比如,近期的另一篇论文《LIMO: Less is More for Reasoning》,同样基于Qwen2.5-32B探索了test-time scaling law。在LIMO这篇论文中,研究者通过极...