PRIME-RL

PRIME mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante el refuerzo del aprendizaje por refuerzo implícito.

Producto ComúnProgramaciónAprendizaje por refuerzoCapacidad de razonamiento

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PRIME es una solución de aprendizaje por refuerzo online de código abierto que mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante recompensas implícitas de proceso. La principal ventaja de esta tecnología radica en su capacidad para proporcionar señales de recompensa densas de manera eficiente sin depender de etiquetas de proceso explícitas, acelerando así el entrenamiento del modelo y mejorando su capacidad de razonamiento. PRIME ha demostrado un rendimiento excepcional en pruebas de referencia de concursos de matemáticas, superando a los modelos de lenguaje grandes existentes. Su información de fondo incluye su desarrollo conjunto por varios investigadores y la publicación del código y los conjuntos de datos correspondientes en GitHub. PRIME está diseñado para proporcionar un potente soporte de modelos a usuarios que necesitan realizar tareas de razonamiento complejas.

Proporciona señales de recompensa densas mediante un modelo de recompensa de proceso implícito (PRM)
Mejora la capacidad de razonamiento del modelo utilizando la técnica de aprendizaje por refuerzo (RL)
Obtiene excelentes resultados en pruebas de referencia de concursos de matemáticas
Admite actualizaciones online y escalabilidad durante la inferencia
Proporciona código y conjuntos de datos de código abierto para fomentar la investigación y las aplicaciones
Capaz de lograr mejoras significativas en el rendimiento con recursos de datos limitados

PRIME es adecuado para investigadores
desarrolladores y educadores que necesitan realizar tareas de razonamiento complejas
como participantes en concursos de matemáticas
concursantes en competiciones de programación e investigadores en inteligencia artificial. Puede ayudar a estos usuarios a lograr una mayor precisión y eficiencia en las tareas de razonamiento.

En el concurso de matemáticas AIME 2024
el modelo PRIME logró una tasa de aprobación del 26
7%
superando a GPT-4o y Qwen2.5-Math-7B-Instruct.
Mediante el aprendizaje por refuerzo online

1. Descargue e instale el modelo PRIME y las bibliotecas de dependencias.
2. Prepare un conjunto de datos de problemas matemáticos o de programación para entrenamiento y prueba.
3. Utilice el modelo PRIME para realizar tareas de razonamiento y observe su rendimiento en diferentes tareas.
4. Ajuste los parámetros del modelo y las estrategias de entrenamiento según sea necesario para optimizar su capacidad de razonamiento.
5. Utilice el código y los conjuntos de datos de código abierto de PRIME para realizar más investigaciones y desarrollos.

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PRIME-RL Alternativas

PRIME-RL — PRIME mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante el refuerzo del aprendizaje por refuerzo implícito.

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct es un modelo de lenguaje ligero de código abierto, enfocado en datos intensivos de alta calidad y razonamiento.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

modelos-llm-autoadaptables — Un marco de modelos de lenguaje extenso (LLM) autoadaptable que se ajusta en tiempo real a tareas no vistas.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de lenguaje de 7B parámetros entrenado con el método PRIME, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento.

HuatuoGPT-o1 — Modelo de lenguaje grande para razonamiento complejo en el ámbito médico

Unitree RL GYM — Plataforma robótica Unitree para aprendizaje por refuerzo

Tülu 3 — Marco de entrenamiento posterior de modelos lingüísticos avanzados de código abierto

agibot_x1_train — Robot humanoide modular para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo

InternLM2.5-7B-Chat — Modelo de diálogo de alto rendimiento con 7 mil millones de parámetros

MuKoe — Implementación de MuZero de código abierto, framework de IA distribuido

l1m — Una API proxy para extraer datos estructurados de texto e imágenes, implementada con LLMs.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) es un marco para mejorar el rendimiento de la inferencia de los modelos de lenguaje grandes.

OpenManus — OpenManus es un proyecto de agente inteligente de código abierto que se puede usar sin código de invitación.

CocoIndex — CocoIndex es un motor de indexación de datos de código abierto que admite la lógica de conversión personalizada y las actualizaciones incrementales.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

Aya Vision 32B — Aya Vision 32B es un modelo de lenguaje visual multilingüe, adecuado para OCR, descripción de imágenes, razonamiento visual y otros usos.

Aya Vision 8B — Modelo de lenguaje visual multilingüe de 800 millones de parámetros, compatible con OCR, descripción de imágenes, razonamiento visual, etc.

Scira — Scira es un motor de búsqueda impulsado por IA minimalista que ayuda a los usuarios a encontrar información en Internet.

MindMapper — Una aplicación web que genera mapas mentales interactivos a partir de URL, vídeos de YouTube o indicaciones de texto.