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    【论文解读】让我们逐步验证

    本文简要介绍了大模型热门论文“Let’s Verify Step by Step ”的相关工作。近年来,大型语言模型在执行复杂的多步骤推理的能力上有了显著的提高。然而,即使是最先进的模型也会经常产生逻辑错误。为了训练更可靠的模型, 可以转向为最终结果提供反馈的结果监督,或者转向为每个中间推理步骤提供反馈的过程监督。考虑到训练可靠模型的重要性,并且考虑到人工反馈的高成本,仔细比较这两种方法是很重要的。最近的工作已经开始了这种比较,但仍存在许多问题。论文进行了自己的调查,发现在解决具有挑战性的MATH数据集的问题时,过程监督明显优于结果监督。论文的过程监督模型解决了来自数学测试集的一个代表性子集中的78%的问题。此外,论文还发现,主动学习显著提高了过程监督的有效性。为了支持相关研究,论文还发布了PRM800K,这是一个包含80万 step-level人类反馈标签的完整数据集,用于训练论文的最佳反馈模型。

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    对于语言模型的推理问题,一步步来会更好

    今天为大家介绍的是来自Openai研究团队的一篇提高语言模型推理能力的论文。近年来,大型语言模型在进行复杂多步推理方面的能力有了显著提升。然而,即使是最先进的模型仍然经常产生逻辑错误。为了训练更可靠的模型,作者可以采用结果监督或过程监督两种方法。结果监督为最终结果提供反馈,而过程监督则为每个中间推理步骤提供反馈。考虑到训练可靠模型的重要性以及人工反馈的高成本,仔细比较这两种方法非常重要。最近的研究已经开始比较这两种方法,但仍然存在许多问题。Openai进行了关于这个问题的研究,发现对于训练模型解决具有挑战性的MATH数据集中的问题,过程监督明显优于结果监督。

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