提出DART-ES方法
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提出DART-ES方法
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报道摘要
作者提出DART-ES，通过难度感知重加权和定向回放改进进化策略对大语言模型的全参数微调。基于论文摘要，DART-ES在五个基础模型上的平均准确率从ES的72.07%提升至73.53%，并超过GRPO在GSM8K上的73.26%；在五个数学推理基准上达到49.20%，高于ES的48.34%。
摘自 arXiv · cs.AI
最新进展10月7日 12:00
DART-ES：通过难度感知重加权与定向回放优化大语言模型进化策略微调报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AIDART-ES：通过难度感知重加权与定向回放优化大语言模型进化策略微调
作者提出DART-ES，通过难度感知重加权和定向回放改进进化策略对大语言模型的全参数微调。基于论文摘要，DART-ES在五个基础模型上的平均准确率从ES的72.07%提升至73.53%，并超过GRPO在GSM8K上的73.26%；在五个数学推理基准上达到49.20%，高于ES的48.34%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。