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Flax
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Gemma-3 通过 GRPO 和 LoRA 增强数学推理能力
本教程详细介绍了如何训练 Gemma-3 模型，利用 GSM8K 数据集来提高其结构化数学推理能力。该过程包括使用 Tunix、JAX 和 LoRA 适配器等工具设置环境，然后应用具有自定义奖励函数的 Grouped-Sampled Policy Optimization (GRPO)。训练侧重于仅优化适配器权重，使工作流程足够高效，可在单个加速器上运行。
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Google 发布 JAX-Privacy 1.0，支持可扩展的差分隐私机器学习
Google 发布了 JAX-Privacy 1.0，这是一个旨在促进大规模差分隐私机器学习的库。JAX-Privacy 构建在 JAX 高性能计算库之上，提供了用于实现和审计深度学习模型私有训练算法的工具。新版本旨在将最先进的差分隐私方法与 JAX 的可扩展架构相集成，从而简化其集成过程，并解决将隐私保证应用于大型数据集和复杂模型所面临的挑战。