DeepSeek公布推理新論文 提升獎(jiǎng)勵(lì)模型可擴(kuò)展性(2)
研究者的貢獻(xiàn)包括：提出了一種新方法——自我原則點(diǎn)評(píng)調(diào)優(yōu)（SPCT），用于推動(dòng)通用獎(jiǎng)勵(lì)建模在推理階段實(shí)現(xiàn)有效的可擴(kuò)展性,；SPCT顯著提升了GRM在獎(jiǎng)勵(lì)質(zhì)量和推理擴(kuò)展性能方面的表現(xiàn),，超過(guò)了現(xiàn)有方法及多個(gè)強(qiáng)勁的公開模型,；將SPCT的訓(xùn)練流程應(yīng)用于更大規(guī)模的LLM,，并發(fā)現(xiàn)相比于訓(xùn)練階段擴(kuò)大模型參數(shù)量，推理階段的擴(kuò)展策略在性能上更具優(yōu)勢(shì),。
SPCT方法包括兩個(gè)階段：拒絕式微調(diào)作為冷啟動(dòng)階段,，以及基于規(guī)則的在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)。拒絕式微調(diào)的核心思想是讓GRM適應(yīng)不同輸入類型,，并以正確的格式生成原則與點(diǎn)評(píng)內(nèi)容,。基于規(guī)則的在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)則進(jìn)一步微調(diào)GRM,，通過(guò)提升生成的原則和點(diǎn)評(píng)內(nèi)容來(lái)強(qiáng)化通用獎(jiǎng)勵(lì)的生成過(guò)程,。
為了提升DeepSeek-GRM在生成通用獎(jiǎng)勵(lì)上的性能，研究團(tuán)隊(duì)探索了如何利用更多的推理計(jì)算,，通過(guò)基于采樣的策略來(lái)實(shí)現(xiàn)有效的推理時(shí)擴(kuò)展,。逐點(diǎn)GRM投票過(guò)程被定義為將獎(jiǎng)勵(lì)求和，這實(shí)際上將獎(jiǎng)勵(lì)空間擴(kuò)大了k倍,，使GRM能生成大量原則,，從而提升最終獎(jiǎng)勵(lì)的質(zhì)量和細(xì)膩度。為了避免位置偏差并增加多樣性,，研究人員在采樣前會(huì)對(duì)回答進(jìn)行隨機(jī)打亂,。
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