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MLNLP社区是国内知名的人工智能与自然语言处理学术社群,旨在促进跨学科交流合作。近期,该团队揭穿了大模型在编程比赛中表现不佳的事实,并提出了改进方法以提升AI能力。
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MLNLP社区介绍其愿景是促进国内外NLP与机器学习领域内的交流与进步,本文介绍了Deltaformer模型及其在GPU上的高效实现方法,并证明了其在追踪元素交换任务上的能力。
MLNLP社区致力于推动国内外自然语言处理和机器学习领域内的交流合作。文章提出GVPO算法,通过KL约束的奖励最大化解析解解决了GRPO中的训练不稳定问题,并支持多样化的采样分布,具有较好的稳定性和表现。
MLNLP社区发布了一项创新方法IDEAL,用于解决大型语言模型(LLM)在多任务场景下可能出现的偏科现象。通过调整监督微调(SFT)训练集组成,研究团队发现优化后的模型在多种领域上的综合性能显著提升。
MLNLP社区介绍其致力于促进国内外自然语言处理领域的交流合作,Magistral通过纯强化学习训练提高解题能力,成果包括在AIME数学竞赛上的显著提升,在多种场景下的表现及未来研究方向的探索。