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生成式奖励模型需考虑对齐推理过程

Posted on 2026-02-27 | In 大模型
Words count in article: 4.7k 字 | Reading time ≈ 16 分钟

奖励模型的结果精度并非评价其性能的唯一标准,模型得出正确结果的推理过程合理性也需要进行建模优化...

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关系视觉相似度(Relational Visual Similarity)

Posted on 2026-01-11 | In 多模态检索
Words count in article: 3.9k 字 | Reading time ≈ 13 分钟

不同于传统的属性语义相似度,关系视觉相似尝试度量图片之间的关系逻辑上的相似度...

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视觉大语言模型未能充分利用视觉表征

Posted on 2025-09-13 | In 计算机视觉
Words count in article: 2.6k 字 | Reading time ≈ 9 分钟

这两天看到一篇新挂在arxiv上的文章 [1],讨论了下视觉大语言模型的视觉表征退化问题。先前的研究将VLM缺陷归咎于视觉编码器薄弱,并提出集成编码器方案以弥补不足,本文认为可能是底座LLM不能充分利用视觉编码器的特征...

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大模型偏好对齐中的DPO和PPO方法

Posted on 2025-09-13 | In 大模型后训练
Words count in article: 6.7k 字 | Reading time ≈ 26 分钟

也许一文能够看懂的DPO和PPO方法...

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BoNBoN——结合行为模仿和偏好对齐进行Best-of-N对齐的方法

Posted on 2025-03-24 | In 大模型
Words count in article: 2.7k 字 | Reading time ≈ 10 分钟

BoNBoN结合了行为模仿和偏好对齐,在模型的Best-of-N结果基础上进行对齐...

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给定计算预算下的最佳LLM模型尺寸与预训练数据量分配

Posted on 2025-03-14 | In 大规模语言模型
Words count in article: 3k 字 | Reading time ≈ 10 分钟

如果给定了计算预算C,如何分配LLM的模型尺寸N和训练的数据量D,才能使得模型的效果L最好呢...

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大模型推理时的尺度扩展定律

Posted on 2025-03-02 | In 大规模语言模型
Words count in article: 5.5k 字 | Reading time ≈ 19 分钟

大模型的尺度扩展定律告诉我们:『LLM的性能会随着模型的参数量、模型的训练量、模型的训练数据量的增加而增加』。训练存在尺度扩展定律,测试也存在尺度扩展定律,实践告诉我们在推理时候增大计算量,往往可以获得模型性能收益。那么在给定了计算预算的前提下,如何安排预算才能达到最好的模型效果呢?

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世界多胞体与世界模型

Posted on 2025-02-09 | In 世界模型
Words count in article: 844 字 | Reading time ≈ 2 分钟

本文记一下我的一个胡思乱想,也不知道有没有现有的论文去研究这个东西,有空我去看看...

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从一个例子开始,理解互联网岗位分工

Posted on 2025-02-09 | In 互联网趣闻
Words count in article: 5k 字 | Reading time ≈ 17 分钟

你我皆牛马,活在网中间~

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奖励模型中的尺度扩展定律和奖励劫持

Posted on 2025-02-09 | In 大模型后训练
Words count in article: 5.5k 字 | Reading time ≈ 19 分钟

奖励模型(Reward Model)中的尺度扩展规律(Scaling Laws),也即是通过扩展奖励模型的模型大小、数据量等去提升奖励模型的能力...

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