English(EN) Let's Verify Step by Step compares process and outcome supervision on MATH. The process-reward model reaches 78.2% best-of-1860 vs 72.4% for outcome. But that g

新的强化学习方法教会大型语言模型自我纠正答案

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] · 2026-05-12 18:45

研究人员开发了 SCoRe，一种新颖的两阶段强化学习技术，使语言模型能够使用自我生成的数据来改进其响应。该方法在应用于 Gemini 1.5 Flash 和 1.0 Pro 等模型时，显著提高了在 MATH 和 HumanEval 等基准测试上的性能。此外，另一项研究探讨了数学推理的过程监督与结果监督，发现过程奖励模型能产生更好的结果，尽管样本量较少时优势会减弱。 AI

影响新的自我纠正技术可以增强大型语言模型的推理能力，并减少训练中对大量人工监督的需求。

排序理由该集群包含两篇学术论文，详细介绍了改进语言模型推理和自我纠正的新方法。

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报道来源 [2]

Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] · 2026-05-12 18:46

SCoRe 是一种两阶段的 on-policy RL 方法，仅使用自生成数据即可教会语言模型修改其自身答案。适用于 Gemini 1.5 Flash 和 1.0 Pro

SCoRe is a two-stage on-policy RL recipe that teaches a language model to revise its own answers using only self-generated data. On Gemini 1.5 Flash and 1.0 Pro it gains 15.6 points on MATH and 9.1 on HumanEval over the base model. At matched inference budgets, sequential self-co…

链接 benjaminhan.net/…/20260512-score
Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] · 2026-05-12 18:45

Let's Verify Step by Step 比较了 MATH 上的过程和结果监督。过程奖励模型达到 78.2% 的最佳 1860 个结果，而结果为 72.4%。但那 g

Let's Verify Step by Step compares process and outcome supervision on MATH. The process-reward model reaches 78.2% best-of-1860 vs 72.4% for outcome. But that gap narrows fast at small N, where most deployments actually live. https:// benjaminhan.net/posts/20260512 -lets-verify-s…

链接 benjaminhan.net/…/20260512-lets-verify-st…

报道来源 [2]

SCoRe 是一种两阶段的 on-policy RL 方法，仅使用自生成数据即可教会语言模型修改其自身答案。适用于 Gemini 1.5 Flash 和 1.0 Pro

Let's Verify Step by Step 比较了 MATH 上的过程和结果监督。过程奖励模型达到 78.2% 的最佳 1860 个结果，而结果为 72.4%。但那 g

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