谷歌发布新RL方法，性能提升巨大，o1模型已证明

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专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 谷歌DeepMind的研究人员提出了一种创新多轮强化学习方法——SCoRe。 目前，多数大模型不具备自我纠错或能力较差，尤其是在数学和代码领域在给出错误答案后，会一直坚持错误答案，影响模型的准确率。而SCoRe通过避免训练数据与模型实际响应分布不匹配以及多轮反馈奖励机制，来帮助大模型及时纠正自己的错误。 OpenAI最近发布的o1模型便使用了类似的技术，主要亮点之一便是模型的自我纠错能力，其数学和代码能力也获得了大幅度提升。也就是说，强化学习确实能帮助大模型提升输出性能和准确率。 在传统的大模型训练过程中，模型通常通过监督学习来优化其对特定任务的性能。 但这种方法 ………………………………