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orm论文前沿信息_orm文件用什么软件还原(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

orm论文

OpenAI 的 o1 究竟是如何工作的？第 2 部分。以下是我最近阅读的关于 LLM 推理的论文和摘要列表。全部基于学习。 0) STaR：自学推理机网页链接归零点。不必总是提示 CoT，而是将其融入默认模型行为中。给定一个（问题，答案）对的数据集，手动整理一些 CoT 跟踪并将它们用作少数样本示例，以生成（理由，答案）三元组（给定一个问题），用于其余数据集（“引导推理”）。对（问题，理由，答案）三元组进行 SFT。对此进行多次迭代，即收集数据重新训练并继续从该新策略中进行采样（在实践中，我观察到人们使用约 3 次迭代）。缺点：只能从正确的三元组中学习。 1）V-STaR：网页链接 STaR 的变体。收集正确/不正确的样本。不正确的样本可用于通过 DPO 训练验证器 LLM。在推理过程中，还使用验证器对各代进行排序。 --- [建议阅读下文 2)] 让我们一步步验证一下：网页链接他们训练了一个过程监督奖励模型 PRM，并展示了它相对于结果监督 RM - ORM 的优势（即，不仅仅是传递一整代并询问它有多好，而是传递单独的 CoT 元素；更精细的分辨率）。数据收集：雇用人工注释每行分步解决方案（数学问题）——成本高昂！！他们获得了一个精选的样本列表，这些样本被自动选为“令人信服的错误答案”解决方案——一种硬样本挖掘形式。 --- 2）提高 LM 中的数学推理能力：网页链接提出 OmegaPRM - 一种使用 MCTS（AlphaGo 风格？是的，论文来自 DeepMind）收集的数据进行训练的流程 RM。作为收集 PRM 数据的策略，他们使用了 SFT-ed Gemini Pro（从 Gemini Ultra 中提取的指示样本）。Gemini Pro 与 OmegaPRM 加权多数投票相结合，在数学基准上取得了不错的改进。仅适用于有黄金答案的情况，不适用于开放式任务。 3）超越答案：网页链接他们不是增加 SFT 数据集中的样本数量（类似 STaR），而是通过向现有 (q,a) 元组附加反射来增加/扩展样本。反射 = 替代推理和后续行动，如类比和抽象）。与 STaR 互补。 4）安静-STaR：网页链接使用 RL（强化方法）并选择从思想中分支出来的理论，以增加正确答案的可能性，然后对其进行训练。添加新的思考开始/结束标记，以及用于将理论流与默认流混合的 MLP。有趣的想法，我觉得由于其复杂性，它无法通过 Bitter Lesson 的筛选。 5）扩展 LLM 测试时间计算：网页链接他们首先估计用户查询的难度，将其放入 5 个难度箱中的一个（我认为他们需要 2048 个样本！）。然后根据查询的难度，他们部署各种技术来估计最佳结果。他们尝试了两类方法：搜索需要 PRM 验证器）和修订（据我所知，他们只进行了内部比较，即他们没有比较搜索与修订）。对于搜索，他们尝试了最佳 N 加权、束流和前瞻。对于较简单的 Q，最佳方法为 N，之后则是光束（前瞻永远不会有回报）。对于修订，他们首先对由 0-4 个不正确的中间步骤组成的样本进行 SFT，然后是正确的解决方案（以教会它自我纠正）。随后，他们测试按顺序应用它还是并行应用它。根据难度箱，存在一个“最佳”顺序与并行比率。 6）特工Q：网页链接真正的主要思想是使用 MCTS 进行测试时间搜索（根据他们获得的性能，而不是根据论文作者）。第二个核心思想是利用“引导式 MCTS”（由 LLM 评委引导）收集的成功和不成功轨迹，通过 DPO 改进基础策略，从而得到“Agent Q”。Agent Q + 测试时间 MCTS 可产生最佳结果。注意：它们在非常特定的环境中运行 - 网络，并专注于一项狭窄的任务：预订餐桌。 7）通过 RL 训练 LM 进行自我纠正：网页链接他们介绍了 SCoRe，一种多轮（多轮=2）强化学习方法。他们表明 STaR 方法在多轮设置中无法改进（由于编辑距离直方图测量的行为崩溃；即 STaR 模型不愿意明显偏离其第一个解决方案）。训练分为两个阶段进行： 1）训练基础模型，使其在第二次尝试时产生高奖励响应，同时强制模型不要改变其第一次尝试（通过 KL div） 2）共同最大化两次尝试的奖励；为了防止崩溃为非自我纠正行为，他们通过添加额外的惩罚来进行奖励塑造，如果模型在第二次尝试中获得更高的奖励，则奖励模型，并严厉惩罚从正确->不正确的转变。 --- 现在就到这里，那么 o1 是如何工作的呢？没有想法，但可能涉及上述想法+大量的计算和规模（数据、参数）。如果我错过了一篇重要的论文，而该论文不是上述想法的明显插入，请告诉我（除非尽管如此，它仍然是开创性的？ :)) 。

「lingorm超话」[心]「lingorm」[心] ：所以你在学习期间就在拍摄这个电视剧，对吗？ Orm：是的，没错。我拍 TSOU 的时候，正好完成毕业论文。而且 P'Ling 总是知道我什么时候没睡觉。其实，不只是 P'Ling，片场的每个人都知道，因为我会在片场睡着晚出羡ffll的微博视频

ai前沿动态 #大模型日报# 【用奖励进展扩展LLM推理的自动化流程验证器】链接：论文概述：本文旨在解决现有过程奖励模型 (PRM) 在使用自动标注数据训练时，改进大型语言模型 (LLM) 推理能力效果有限的问题。作者提出了一种新的过程奖励定义方法和相应的过程优势验证器 (PAV)，显著提高了 LLM 推理的计算效率和样本效率。与仅使用结果奖励模型 (ORM) 相比，PAV 在测试时搜索中准确率提高了 8% 以上，计算效率提高了 1.5-5 倍；在在线强化学习中，样本效率提高了 5-6 倍，准确率提高了 6% 以上。PAV 训练的策略还具有更好的 PassN 性能。

#大模型日报# ai前沿动态【通过协作验证扩展推理计算改进LLM推理】链接：论文概述：本文旨在通过扩展推理计算和改进验证器来提升大语言模型（LLM）的推理能力，特别是解决其在复杂数学和代码推理任务中的一致性和准确性问题。本文创新有三：1）构建了一个包含多种LLM生成正确和错误解答的综合数据集，用于训练更鲁棒的验证器。2）系统比较了多种验证器训练方法，发现无参考偏好调整方法（如SimPO）优于结果奖励模型（ORM）。3）提出了一种名为CoTnPoT的新方法，结合思维链（CoT）和思维程序（PoT）的优势，增强了验证效果。

大模型推理增强：6篇论文带你入门在大模型领域工作的朋友们，或者打算踏入这个领域的朋友们，大家都知道，推理能力是大模型的核心指标，其他能力都比不上它重要。自从OpenAI发布了o1推理增强模型后，Google等公司也在积极跟进。最近很多人问我，关于LLM推理增强和o1闭源模型，有哪些相关论文可以看。正好赶上国庆假期，是一个充电的好时机，我和业内大厂的技术同学一起整理了6篇关于LLM推理增强的论文，很有可能分别对应o1背后用到的几种技术。现在一次性分享给大家，欢迎一起讨论！ 1️⃣ OpenAI o1系统卡这篇论文对o1模型进行了粗略介绍，虽然没有透露技术秘方，但从参考文献中可以推测出可能用到的技术。 2️⃣ 自一致性这是Google去年早期发表的一篇论文，讨论了在推理过程中使用多样性的推理链（CoT），通过多次采样获得一致性的答案，效果比CoT prompting更好。这启发我们，针对答案明确的推理任务，可以生成并评估多样性的思维链，为RL打开更多样的状态空间。 3️⃣ STaR和Quiet-STaR 这两篇论文分别是Stanford在2022年和2024年初提出的推理数据合成方法。它们可以自动合成数据，针对答案明确的推理任务，LLM可以根据prompt和answer自动补全中间的思维链，这个方法高效且自动化。 4️⃣ RLHF：过程监督 OpenAI去年提出的过程监督技术，与ORM不同，ORM只对最终答案进行打分，而PRM则对推理过程中每个步骤进行打分，更为细腻科学。我们也可以看到o1技术报告的引用文献中有PRM，推断大概率o1模型用到了这个技术。 5️⃣ GenRM：生成式验证器 Deepmind团队今年提出的生成式RM（generative verifier），与OpenAI发布的CriticGPT是同一种技术。不同于现在业界所用的判别式RM，生成式RM能做token级别的预测，而不是预测一个整体分数。 6️⃣ 自我一致性这是Google今年发表的一篇论文，讨论了在推理过程中使用多样性的推理链（CoT），通过多次采样获得一致性的答案，效果比CoT prompting更好。这启发我们，针对答案明确的推理任务，可以生成并评估多样性的思维链，为RL打开更多样的状态空间。祝大家节日快乐，一起进步，享受这个假期吧！

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