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通过强化学习培训语言模型
自我纠正是大语言模型（LLM）的高度理想能力，但一直发现它在现代LLM中基本上是无效的。当前的训练自我纠正方法通常取决于多个模型，更高级的模型或其他形式的监督。为了解决这些缺点，我们开发了一种多转弯的在线增强学习方法（RL）方法，该方法得分可显着提高LLM使用完全自我生成的数据的自我纠正能力。为了建立分数，我们首先表明，在离线模型生成的校正轨迹上，有监督的微调（SFT）的变体通常不足以灌输自我纠正行为。尤其是，我们观察到，通过SFT训练捕食猎物是数据收集策略和模型自身反应或行为崩溃之间的分布不匹配的猎物，在这些错误中，学习隐含地仅优先于某种某种校正模式，而这种校正方式通常在测试问题上自我纠正无效。分数通过在模型自身分配自我生成的校正轨迹的分布下进行训练，并使用适当的正则化来解决学习过程，以学习在测试时间有效的自我纠正行为，而不是适合给定提示的高回应。此正则化过程包括基本模型上多转移RL的初始阶段，以生成不易崩溃的策略初始化，然后使用奖励奖金来扩大自我纠正。使用Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型，我们发现得分可以实现最新的自我纠正性能，将基本模型的自我纠正分别提高了15.6％和9.1％，并在数学和人道主义方面提高了9.1％。
生成验证者：作为下一句话预测的奖励建模
图3：生成验证者的例证，即GenRM和GenRM-Cot。给出了一个问题和候选解决方案，genRM直接对llm进行了填补，以回答“答案正确（是/否）吗？”的问题。通过sft对对应于“是”或“否”的下一步响应。在推断期间，通过提取“是”令牌（4）的概率获得验证者分数。相比，GenRM-COT FINETUNES llm在产生最终的是/否代币之前产生验证链（COT）的基本原理。在测试时间时，我们采样了多个COT理由，并使用多数投票来计算“是”的平均概率，从而使GenRM-COT能够利用其他推理计算以更好地验证。
ircoco：立即奖励指导代码完成的深入强化学习
代码完成旨在通过基于当前的编程环境预测潜在代码来提高编程生产率。最近，预先训练的语言模型（LMS）在这一领域变得突出。已经提出了各种方法使用监督的调整（SFT）技术来完成代码完成。但是，这些模型的固有暴露偏见可能会导致序列完成的早期累积错误，从而导致随后完成的更多错误。为了解决这个问题，深度加强学习（DRL）是用于完成代码完成LMS的替代技术，可以提高概括能力和整体性能。然而，将基于DRL的策略整合到代码完成中面临两个主要挑战：1）代码上下文的动态性质要求完成模型快速适应变化，这为传统的DRL策略构成了困难，该策略的重点是延迟奖励最终代码状态。2）很难评估部分代码的正确性，因此，基于奖励再分配的策略不能适应代码完成。为了应对这些挑战，我们提出了Ircoco，这是一个基于DRL的代码完成框架。此框架旨在提供即时的奖励，作为检测代码完成期间连续编辑引起的动态上下文更改的反馈。借助即时反馈，精细调整的LM可以更加精确地了解当前上下文，从而有效地调整LM并以更重新确定的方式优化代码完成。实验结果表明，使用IRCOCO进行的精细培训的LMS导致代码完成任务的显着改进，表现优于基于SFT和其他基于DRL的基础线。
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2024年11月[7038KB]
随时间变化，通常会随时间减少。因此，在一定频率下测量SFT可以为我们提供数据以决定LWRS的破坏。与铁轨有关的所有维护部分一直在敏感铁路管理对确保安全和经济的重要性。通过包装稳定的大头钉在7 - 8年后完成，并且在时间范围内也没有完成灾难。建议将衡量压力，并应基于灾难。包装的频率也被提到是基于条件的，而不是基于时间的。此外，还强调了零缺失配件。这种方法使DFC取得了显着的效果 - 零铁路裂缝直到其成立为止，与传统印度铁路轨道中的高失败率形成了鲜明的对比。
通过递归自我...
作为AI功能，越来越多地超过了人类在复杂任务中的水平，当前的一致性技术在内，包括SFT和RLHF在确保可靠的监督方面面临着基本挑战。这些方法依赖于直接的人类评估，并且当AI输出超过人类认知阈值时变得站不住脚。应对这一挑战，我们探讨了两个假设：（1）对批评的行为比批评本身更容易，从而扩展了广泛认可的观察，即验证比批评本身是一种专业的一代形式，而对cripique领域来说比生成更容易。 （2）这种难度关系被递归地持有，表明当直接评估是不可行的，进行高阶的文献（例如，对批评批评的批评）提供了更可拖延的监督途径。考试这些假设，我们在多个任务中执行人类，人类和AI-AI实验。我们的结果表明，支持这些假设和表达的令人鼓舞的证据表明，递归自我批判是可扩展监督的有前途的方向。
年度报告和年度帐户2023/24
1。主席的介绍欢迎访问萨默塞特NHS基金会信托（SFT）的年度报告，该报告提供了我们2023/24的运营和财务绩效的详细信息。这将是我的最后一年报告，在过去的十年中担任SFT和前身信托的主席，我想在非常重要的一年中对我们的信托非常重要的一年中的成就和挑战提供战略概述。今年对我们来说是英格兰独特的信托，提供：Yeovil地区医院和Musgrove Park医院的急性服务；我们13家社区医院和萨默塞特郡的医院团队的社区服务；全县的心理健康和学习障碍服务；以及该县全资的子公司交响乐医疗服务中的四分之一的GP实践。它代表了2016年开始的过程的结晶，该过程将三个独立的竞争组织（Somerset Partnership，Taunton和Taunton和Somerset和Yeovil地区医院基金会信托基金）汇总在一起。前两个合并于2020年4月1日，随后于2023年4月1日与Yeovil地区医院NHS基金会信托合并。我们合并了，因为我们想为患者提供更好的护理。我们认识到，一个人可能有多种需求，包括急性，社区和心理健康。我们希望最大程度地减少从一个组织到另一个组织的“移交”，这对所有有关的人来说都是如此令人沮丧，并确保该县的每个人都可以始终如一地获得高质量的服务，而不论他们的住所如何。我们的目标是：同时，我们想消除与拥有三个独立竞争信托的官僚机构。作为一个组织，因此消除了组织界限，使我们处于更好的位置，以支持人们实现我们的临床战略的目标，该临床战略是在与同事，患者和系统合作伙伴协商的情况下开发的。
苏格兰政府岛屿计划和碳中性岛屿资本资金
2.1 2024年6月5日，苏格兰政府宣布，岛屿计划资助300万英镑将为2024/25财政年度提供，以资助居住在苏格兰群岛的资本项目。该基金向苏格兰的所有地方当局开放，居住的岛屿将以竞争性分配。该基金将由苏格兰期货信托（SFT）代表苏格兰政府管理。他们还宣布了一项100万英镑的基金，以支持碳中性岛，以其向净净的净发展。该基金仅对被选为碳中性岛的岛屿开放，是阿盖尔（Argyll）的艾莱（Argyll）和丁（Bute），用于支持其气候变化行动计划。本文提供了资金的背景，并设定了拟议的项目，这将构成我们向苏格兰政府申请的基础。
数值敏感性增强和推理完整性一致性以定量理解
在本文中，我们描述了用于定量自然语言推断（QNLI）的方法，以及Semeval2024 Numeval任务1中的定量问题回答（QQA）。挑战的重点是增强模型的定量理解，从而证明其在某些任务上的绩效。我们从两个角度完成了这项任务：（1）通过在监督的微调阶段集成现实世界的数值 - 隔离数据（SFT）阶段，我们增强了该模型的NU-MERIMIC敏感性。（2）我们开发了一种重要的奖励模型评分机制，利用了从Human Refectback（RLHF）技术中的强化学习来提高模型的推理完整性。表现出的结果表明，我们的甲基动物可以实现出色的性能。我们的代码可以在https://github.com/ bit-numeval/numeval找到。
爱丁堡和苏格兰东南城市地区交易联合委员会 进度报告第1页：仪表板 发展管理小组委员会 政策与可持续性委员会 财务和资源委员会 - 会议，议程，会议记录 政策与可持续性委员会 政策与可持续性委员会 政策与可持续性委员会
•使用Sestran制定区域运输战略交付计划； RPF的一部分。•开发与Sestran/SFT的区域电动汽车充电基础设施合作。•使用数据和开发的工具来帮助为ELC的战略运输计划提供信息，以及MLC和SBC的本地发展计划证据报告。•多个地方当局与城市交易边界有关，对数据的使用，项目团队开发的工具和流程感兴趣。•从与所有地方当局合作伙伴共享的BUS网络审查，文档和数据标准中支持SBC采购新服务。•从中洛锡安和法夫的企业开始收集数据。对手机和其他数据源的分析，以通过理事会帮助项目开发。•与CEC有关潜在数据项目的积极讨论。
DeepSeek-R1：通过增强学习激励LLM中的推理能力
我们介绍了第一代推理模型，即DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero，一种通过大规模增强学习（RL）训练的模型，没有超级微调（SFT）作为初步的步骤，表现出显着的推理能力。通过RL，DeepSeek-R1-Zero自然出现，具有许多强大而有趣的推理行为。但是，它遇到了挑战，例如不良的可读性和语言混合。为了解决这些问题并进一步提高了推理性能，我们引入了DeepSeek-R1，该问题在RL之前结合了多阶段培训和冷启动数据。DeepSeek-R1在推理任务上实现与OpenAI-O1-1217相当的性能。为了支持研究社区，我们开放源DeepSeek-R1-Zero，DeepSeek-R1和六种密集的型号（1.5b，7b，8b，8b，14b，32b，32b，70b），根据Qwen和Llama蒸馏出了DeepSeek-R1。