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代数研讨会-Bilkent数学部
摘要：此演讲探讨了DeepSeek R1的数学基础，DeepSeek R1是一种专为复杂推理而设计的模型。与传统的监督精细调整不同，DeepSeek R1相对政策优化（GRPO）是一种新的方法，可以稳定近端政策优化（PPO），而没有批评家。GRPO通过将问题解决为顺序的步骤来增强思想链推理。我将分析其理论属性和对推理驱动的强化学习的影响。
增强++
从人类反馈中学习（RLHF）已成为一种至关重要的方法，可以通过诸如近端政策优化（PPO），直接偏好优化（DPO）等方法来使大型语言模型与人类偏好相结合，见证了快速的算法进化，增强了Oneforce One-Out Out-Out Out Ont-Out（Rloo）（RLOO），Remax，Remax，Remax和Group Oppers Policy Optimation（GRPO）（GRP）（GRPO）。我们提出了增强++，这是经典增强算法的增强变体，该变体融合了PPO中的关键优化技术，同时消除了对评论家网络的需求。增强++实现了三个主要目标：（1）简单性（2）增强的训练稳定性，以及（3）减少了计算开销。通过广泛的经验评估，我们证明，与GRPO相比，增强++在保持可比性能的同时，具有比PPO更高的计算效率表现出卓越的稳定性。该实现可在https://github.com/openrlhf/openrlhf上获得。
![arXiv:2412.15115v2 [cs.CL] 2025 年 1 月 3 日](/simg/4\45710a4eac78ed92881e3cc343e9657224c66237.webp)
arXiv:2412.15115v2 [cs.CL] 2025 年 1 月 3 日
在本报告中，我们介绍了 Qwen2.5，这是一系列全面的大型语言模型 (LLM)，旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比，Qwen 2.5 在预训练和后训练阶段都有了显著的提升。在预训练方面，我们将高质量的预训练数据集从之前的 7 万亿个 token 扩展到 18 万亿个 token，为常识、专家知识和推理能力提供了坚实的基础。在后训练方面，我们实现了超过 100 万个样本的复杂监督微调，以及多阶段强化学习，包括离线学习 DPO 和在线学习 GRPO。后训练技术显著增强了人类偏好，并显著改善了长文本生成、结构化数据分析和指令跟随。