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強化学習強化学習
日付
3年前
GRPO などの既存の微調整手法の限界を考慮すると、GVPO は信頼性が高く多用途なトレーニング後のパラダイムとして登場しました。
AEPO は、高エントロピー ツール呼び出しのガイダンスの下で、戦略拡張ブランチと戦略更新のバランス調整と合理化に重点を置いています。
HiPO は、主にハイブリッド データ構築とハイブリッド強化学習を含む適応型 LLM 推論に使用されます。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
ACE は、入力コンテキストを動的に最適化することでエージェントが自らを改善できるようにします。
このモデルは、コーディング エージェント環境でゲーデル マシンを近似し、適応スケジューリングによるトンプソン サンプリングを通じて拡張をガイドします。
SSP は、エージェント LLM のためのスケーラブルでデータ効率の高いトレーニング パラダイムとしての自己ゲーム理論の可能性を示しています。
CudaForge は、CUDA カーネルの生成と最適化のためのシンプルで効果的かつ低コストのマルチエージェント ワークフローです。
GRPO などの既存の微調整手法の限界を考慮すると、GVPO は信頼性が高く多用途なトレーニング後のパラダイムとして登場しました。
AEPO は、高エントロピー ツール呼び出しのガイダンスの下で、戦略拡張ブランチと戦略更新のバランス調整と合理化に重点を置いています。
HiPO は、主にハイブリッド データ構築とハイブリッド強化学習を含む適応型 LLM 推論に使用されます。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
ACE は、入力コンテキストを動的に最適化することでエージェントが自らを改善できるようにします。
このモデルは、コーディング エージェント環境でゲーデル マシンを近似し、適応スケジューリングによるトンプソン サンプリングを通じて拡張をガイドします。
SSP は、エージェント LLM のためのスケーラブルでデータ効率の高いトレーニング パラダイムとしての自己ゲーム理論の可能性を示しています。
CudaForge は、CUDA カーネルの生成と最適化のためのシンプルで効果的かつ低コストのマルチエージェント ワークフローです。