最新研究表明,通过StochasTok训练方法可显著提升大语言模型对子词结构的理解能力。该创新技术采用随机分解标记的策略,在训练过程中让模型以多种拆分形式接触词汇(如将'strawberry'随机拆分为'straw|berry'、'str|...
Read MoreTreeRL是一种创新的语言模型训练方法,通过结合on-policy树搜索和中间监督机制,实现了无需单独奖励模型的LLM训练。这一技术突破来自最新arXiv论文,相比传统的ChainRL方法,TreeRL在数学推理和代码生成等复杂任务上...
Read More强化学习预训练(Reinforcement Pre-Training, RPT)作为大语言模型(LLM)与强化学习(RL)协同进化的前沿技术,提出了一种革命性的规模化训练范式。该技术通过创新性地利用海量文本数据进行通用强化学习预训练,在...
Read More开发者dleemiller近日在Hugging Face平台发布了Penny-1.7B语言模型,该模型通过创新性的训练方法实现了对19世纪《爱尔兰便士杂志》古英语风格的精准模仿。项目采用纯GRPO(一种新型优化算法)训练策略,仅用单张NVID...
Read MoreBLIP3-o作为一种新型的扩散Transformer架构,通过序列预训练方法实现了技术突破,并在多模态基准测试中取得了当前最优异的成绩。该研究不仅发布了完整的代码和权重文件,还附带了一个包含6万条指令的微调数据集,为...
Read MoreCognition公司最新发布的KEVIN-32B模型标志着代码生成领域的重大进展。该模型采用强化学习技术,专门针对多轮代码生成任务进行优化,在CUDA内核开发方面展现出超越现有模型的卓越性能。KEVIN-32B通过优化中间反馈机...
Read More来自arXiv的最新研究论文提出ReLearn框架,通过创新的数据增强和微调技术,解决了大语言模型(LLMs)中的关键挑战——'遗忘学习'(Unlearning)。该技术可精准移除模型训练数据中的特定信息,同时保持整体性能,对数据...
Read MoreNari Labs最新发布的Dia-1.6B开源AI模型在情绪语音合成领域取得突破性进展。这款仅1.6B参数的微型模型在测试中展现出超越ElevenLabs和Sesame等行业领导者的表现,尤其擅长模拟极端情绪状态,如歇斯底里的恐怖尖叫。...
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