RL for LLMs,强化学习的 Scaling Law 才刚刚起步?
近期研究者通过奖励模型增强通用奖励模型在推理阶段的可扩展性,同时使用强化学习提升LLM性能。然而,当前强化学习算法仍有改进空间,奖励稀疏性是主要难点之一。
近期研究者通过奖励模型增强通用奖励模型在推理阶段的可扩展性,同时使用强化学习提升LLM性能。然而,当前强化学习算法仍有改进空间,奖励稀疏性是主要难点之一。
一款名为MiniMind-V的开源模型简化了多模态视觉语言模型(VLM)的训练流程,仅需1小时和不到1.3元的成本即可完成训练。该模型参数量为26M,适合个人开发者从零开始学习,并提供了详细的数据处理、预训练和指令微调代码。