DeepSeek提出通用奖励模型新方法SPCT,或将应用于R2_手机新浪网
在此背景下,DeepSeek 联合清华大学的研究团队,提出了一种名为 DeepSeek-GRM 的通用奖励模型及其训练方法 SPCT(Self-Principled Critique Tuning,自我原则化批判调优),旨在解决通用奖励模型的构建难题,并系统探索利用推理时间缩放提升其性能的潜力。 相关论文以《通用奖励模型的推理时缩放》(Inference-Time Scaling for Ge...
DeepSeek提出通用奖励模型新方法SPCT,或将应用于R2|推理_新浪财经_新浪...
在此背景下,DeepSeek 联合清华大学的研究团队,提出了一种名为 DeepSeek-GRM 的通用奖励模型及其训练方法 SPCT(Self-Principled Critique Tuning,自我原则化批判调优),旨在解决通用奖励模型的构建难题,并系统探索利用推理时间缩放提升其性能的潜力。 相关论文以《通用奖励模型的推理时缩放》(Inference-Time Scaling for Ge...
DeepSeek R2来了?全新推理时Scaling论文联手清华震撼发布-36氪
1.提出了一种新方法——自我原则点评调优(SPCT),用于推动通用奖励建模在推理阶段实现有效的可扩展性,最终构建出DeepSeek-GRM系列模型。同时引入了元奖励模型(meta RM),进一步提升推理扩展性能。 2.SPCT显著提升了GRM在奖励质量和推理扩展性能方面的表现,超过了现有方法及多个强劲的公开模型。 3.将SPCT的训练流程应用...
刚刚,DeepSeek公布推理时Scaling新论文,R2要来了? - 知乎
研究者们提出了一种新方法:Self-Principled Critique Tuning(SPCT),用于提升通用奖励模型在推理阶段的可扩展性,并由此训练出 DeepSeek-GRM 系列模型。同时,他们进一步引入了一种元奖励模型(meta RM),使 DeepSeek-GRM 的推理效果在超越传统投票机制的基础上得到进一步提升。 实验证明,SPCT 在生成质量和推理阶段的可扩...
DeepSeek R2来了?联合清华大学发布推理时Scaling突破性论文
传统大模型训练依赖强化学习（RL），通过调整参数优化模型性能，但其推理能力的提升常受限于固定架构。此次论文首次提出“推理时Scaling”概念，即在不改变模型参数的前提下，通过动态调整奖励机制实现性能跃升。研究团队构建了DeepSeek-GRM系列模型，其核心创新在于：自我原则点评调优（SPCT）：模型在推理过程中实时评估自身...
刚刚,DeepSeek公布推理时Scaling新论文,R2要来了?__凤凰网
研究者们提出了一种新方法:Self-Principled Critique Tuning(SPCT),用于提升通用奖励模型在推理阶段的可扩展性,并由此训练出 DeepSeek-GRM 系列模型。同时,他们进一步引入了一种元奖励模型(meta RM),使 DeepSeek-GRM 的推理效果在超越传统投票机制的基础上得到进一步提升。
腾讯研究院AI速递 20250306_模型_OpenAI_DeepSeek
1. 上海交大等团队推出Visual-RFT,将DeepSeek-R1的规则奖励强化学习成功应用于视觉语言模型; 2. 只需10-1000条数据,Visual-RFT通过思考过程和规则监督在检测、分类等任务上显著超越传统SFT方法; 3. 研究设计了基于IoU和分类正确率的奖励机制,验证了强化学习在多模态领域的有效性,已全面开源。
DeepSeek大模型原创核心技术解读
3.偏好调优阶段:最后,通过偏好调优进一步优化模型行为,使其与人类偏好更一致,最终得到一个偏好调优的 LLM,用户可以通过 Playground 和应用程序与之交互。 DeepSeek-R1 遵循这一通用方法。第一阶段的细节源自之前关于 DeepSeek-V3 模型的论文。R1 使用了那篇论文中的基础模...
deepseek理论基础和科研应用学习-CSDN博客
DeepSeek-R1-Zero: DeepSeek 利用纯强化学习(RL)提升语言模型推理能力。 其目标是探索大型语言模型(LLM)在无监督数据的情况下发展推理潜力,重点关注其通过纯 RL 过程的自我进化。 训练方法: OpenAI 的模型训练方式是直接将所有数据喂给模型,即提供一整套数据问答,让模型接收所有信息进行训练。 而 DS 在 V3 基础模...
一文看懂DeepSeek的中国式创新
如果落地应用（赚钱）不能反哺技术研究（或是说提出新需求，刺激技术创新），这条路走着走着就暗淡无光了。反而是2015年成立的OpenAI坚持自然语言处理（NLP）创出了一片天。随着Google和OpenAI确立“预训练-基础大模型训练-指令微调-反馈优化-奖励模型-强化学习”这一流程范式，大语言模型走上权力王座，不管步骤怎么...
一文读懂|DeepSeek新模型大揭秘,为何它能震动全球AI圈-腾讯云开发...
另一位AI圈大V Yuchen Jin则认为,DeepSeek-R1论文中提出的,模型利用纯RL方法引导其自主学习和反思推理这一发现,意义非常重大。 图片 英伟达GEAR Lab项目负责人Jim Fan在推特中也提到了,DeepSeek-R1用通过硬编码规则计算出的真实奖励,而避免使用任何 RL 容易破解的学习奖励模型。这使得模型产生了自我反思与探索行为...
为什么deepseekR1之后的大模型都开始做思维链?
deepseek-R1和Kimi-k1.5模型在2024年底的表现数据亮瞎了不少人的眼。在复杂逻辑问题上的正确率居然稳定超过了90%,远超行业此前预期。 DeepSeek-R1的奖励机制设计示意 这种方法让模型不再仅仅依赖中间过程,而是直接优化最终结果,尽管可能会牺牲一定的解释性,但在实际应用中极大地提升了效率。
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UFO 提出了一种基于特征检索的分割方法,将分割任务重新定义为计算 token 特征和图像特征的相似度,无需 SAM,最多仅需输出 16 个 token 即可实现 MLLM 的精细分割。 2025-03-25 10:13:26 模型AI数据DeepSeek-V3深夜惊爆上新!代码数学飙升剑指GPT-5,一台Mac可跑 685B的DeepSeek-V3新版本,就在昨夜悄悄上线...
DeepSeek是中国对全球AI发展格局的重塑
“DeepSeek冲击波”还在不断扩散。最新突破在于其新一代大语言模型V3，该模型在多项评测中表现优于主流开源模型，并且具有成本优势。DeepSeek的R1模型在技术上实现了重要突破，通过纯深度学习方法使AI自发涌现出推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能比肩OpenAI的o1模型正式版。美国《商业内幕》网站2月2...
DeepSeek“大动作”要提前?最新回应→
据报道，路透社2月26日称，多名知情人士表示，深度求索原本计划今年5月初发布新一代R2模型，但现在希望能尽早发布。报道称，深度求索表示，希望新模型能产生更好的编码，并且能够用英语以外的语言进行推理。▲用户在DeepSeek手机客户端上提问（图片来源：新华社）来源：参考消息编辑：黄婧二审：肖国敬三审：彭斌 👇 ...
DeepSeek联合清华公布推理时Scaling新论文!R2要来了?_奖励_模型...
研究者们提出了一种新方法:Self-Principled Critique Tuning(SPCT),用于提升通用奖励模型在推理阶段的可扩展性,并由此训练出 DeepSeek-GRM 系列模型。同时,他们进一步引入了一种元奖励模型(meta RM),使 DeepSeek-GRM 的推理效果在超越传统投票机制的基础上得到进一步提升。
DeepSeek R2来了?联合清华大学发布推理时Scaling突破性论文_模型...
今日,中国人工智能企业深度求索(DeepSeek)与清华大学研究团队联合发布题为《奖励模型的推理时Scaling方法及其在大规模语言模型中的应用》的重磅论文,提出自我原则点评调优(SPCT)与元奖励模型(Meta Reward Model)两项核心技术,为提升大语言模型(LLM)的推理能力提供了全新方法论。这一成果被视为DeepSeek下一代推理模型R2...
DeepSeek R2来了?全新推理时Scaling论文联手清华震撼发布!_手机...
DeepSeek和清华的研究者提出了一种新方法——自我原则点评调优(SPCT),用于推动通用奖励建模在推理阶段实现有效的可扩展性,最终构建出DeepSeek-GRM系列模型。同时引入了元奖励模型(metaRM),进一步提升推理扩展性能。 DeepSeek R2,果然近了。 最近,DeepSeek和清华的研究者发表的这篇论文,探讨了奖励模型的推理时Scaling方...
刚刚,DeepSeek公布推理时Scaling新论文,R2要来了?__凤凰网
研究者们提出了一种新方法:Self-Principled Critique Tuning(SPCT),用于提升通用奖励模型在推理阶段的可扩展性,并由此训练出 DeepSeek-GRM 系列模型。同时,他们进一步引入了一种元奖励模型(meta RM),使 DeepSeek-GRM 的推理效果在超越传统投票机制的基础上得到进一步提升。