Chứng minh rằng một mô hình tham số 3B nhỏ (Qwen2.5-3B) được huấn luyện bằng RL có thể vượt trội hơn nhiều mô hình biên lớn hơn (Claude-3.5-Sonnet, GPT-4o) trong các nhiệm vụ kỹ thuật ML - đạt 22% trung bình.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
14 thích
Phần thưởng
14
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
screenshot_gains
· 09-08 06:20
Mô hình nhỏ dạy cho mô hình lớn một bài học
Xem bản gốcTrả lời0
0xDreamChaser
· 09-08 06:20
Có chút hương vị rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
CryingOldWallet
· 09-08 06:18
Cần gì thì không được, cuốn gì thì đứng đầu.
Xem bản gốcTrả lời0
RuntimeError
· 09-08 06:14
Mô hình nhỏ đánh bại mô hình lớn 666
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeBeggar
· 09-08 06:14
Mô hình nhỏ đập mô hình lớn? bull wow
Xem bản gốcTrả lời0
ZKSherlock
· 09-08 05:57
thực sự là tối ưu hóa tài nguyên tính toán khá thanh lịch... tuy nhiên các vấn đề về quyền riêng tư cần được xem xét kỹ lưỡng
【Học Tăng Cường cho Các Đại Lý Kỹ Thuật Học Máy】
Chứng minh rằng một mô hình tham số 3B nhỏ (Qwen2.5-3B) được huấn luyện bằng RL có thể vượt trội hơn nhiều mô hình biên lớn hơn (Claude-3.5-Sonnet, GPT-4o) trong các nhiệm vụ kỹ thuật ML - đạt 22% trung bình.