DeepSeek公布推理新論文 提升獎(jiǎng)勵(lì)模型可擴(kuò)展性(4)
研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步研究了DeepSeek-GRM-27B在不同規(guī)模LLM后訓(xùn)練下的推理時(shí)和訓(xùn)練時(shí)擴(kuò)展性能。使用32個(gè)樣本直接投票的DeepSeek-GRM-27B可以達(dá)到與671B MoE模型相當(dāng)?shù)男阅?，而meta RM指導(dǎo)的投票僅用8個(gè)樣本就能取得最佳結(jié)果,，證明了DeepSeek-GRM-27B在推理時(shí)擴(kuò)展上的有效性，優(yōu)于單純擴(kuò)大模型規(guī)模,。
(責(zé)任編輯：張蕾)
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