DeepSeek公布推理新論文 提升獎勵模型可擴(kuò)展性
DeepSeek R2的研究成果已經(jīng)接近,。最近,，DeepSeek和清華大學(xué)的研究者發(fā)表了一篇論文，探討了獎勵模型在推理時的Scaling方法,。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）已廣泛應(yīng)用于大規(guī)模語言模型（LLM）的后訓(xùn)練階段,。通過RL激勵LLM的推理能力表明,，采用合適的學(xué)習(xí)方法可以實(shí)現(xiàn)有效的推理時可擴(kuò)展性。然而,，RL面臨的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是在多種領(lǐng)域中為LLM獲得準(zhǔn)確的獎勵信號,。
研究者發(fā)現(xiàn)，在獎勵建模（RM）方法上采用點(diǎn)式生成式獎勵建模（GRM）,，可以提升模型對不同輸入類型的靈活適應(yīng)能力,，并具備推理階段可擴(kuò)展的潛力。為此,，他們提出了一種自我原則點(diǎn)評調(diào)優(yōu)（SPCT）的學(xué)習(xí)方法,。這種方法通過在線RL訓(xùn)練促進(jìn)GRM生成具備可擴(kuò)展獎勵能力的行為，即能夠自適應(yīng)生成評判原則并準(zhǔn)確生成點(diǎn)評內(nèi)容,，從而得到DeepSeek-GRM模型,。
DeepSeek-GRM-27B是基于Gemma-2-27B經(jīng)過SPCT后訓(xùn)練的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，SPCT顯著提高了GRM的質(zhì)量和可擴(kuò)展性,，在多個綜合RM基準(zhǔn)測試中優(yōu)于現(xiàn)有方法和模型。研究者還比較了DeepSeek-GRM-27B與671B更大模型的推理時間擴(kuò)展性能,，發(fā)現(xiàn)它在模型大小上的訓(xùn)練時間擴(kuò)展性能更好,。此外，他們引入了一個元獎勵模型（meta RM）來引導(dǎo)投票過程,，以提升擴(kuò)展性能,。
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