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4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源

4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源

4000万样本炼出AI读心术,刷新七榜SOTA,最强「人类偏好感应器」开源

Skywork-Reward-V2全新发布!巧妙构建超高质量的千万级人类偏好样本,刷新七大评测基准SOTA表现。8款模型覆盖6亿至80亿参数,小体积也能媲美大模型性能。

来自主题: AI技术研报
5819 点击    2025-07-05 14:00
人机协同筛出2600万条数据,七项基准全部SOTA,昆仑万维开源奖励模型再迎新突破

人机协同筛出2600万条数据,七项基准全部SOTA,昆仑万维开源奖励模型再迎新突破

人机协同筛出2600万条数据,七项基准全部SOTA,昆仑万维开源奖励模型再迎新突破

大语言模型(LLM)以生成能力强而著称,但如何能让它「听话」,是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习(RLHF)就是用来解决这个问题的,其中的奖励模型 (Reward Model, RM)扮演着重要的裁判作用,它专门负责给 LLM 生成的内容打分,告诉模型什么是好,什么是不好,可以保证大模型的「三观」正确。

来自主题: AI技术研报
5958 点击    2025-07-05 12:10