EurusPRM-Etapa1

EurusPRM-Etapa1 es un modelo de aprendizaje reforzado basado en recompensas de proceso implícito, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos generativos.

Producto ComúnProgramaciónAprendizaje reforzadoRecompensas de proceso implícito

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EurusPRM-Etapa1 forma parte del proyecto PRIME-RL y tiene como objetivo mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos generativos mediante recompensas de proceso implícito. Este modelo utiliza un mecanismo de recompensas de proceso implícito que, sin necesidad de etiquetas de proceso adicionales, permite obtener recompensas durante el proceso de razonamiento. Sus principales ventajas son la mejora efectiva del rendimiento de los modelos generativos en tareas complejas y la reducción de los costes de etiquetado. Este modelo es adecuado para escenarios que requieren capacidades complejas de razonamiento y generación, como la resolución de problemas matemáticos y la generación de lenguaje natural.

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EurusPRM-Etapa1

EurusPRM-Etapa1 Situación del tráfico más reciente

EurusPRM-Etapa1 Tendencia de visitas

EurusPRM-Etapa1 Distribución geográfica de las visitas

EurusPRM-Etapa1 Fuentes de tráfico

EurusPRM-Etapa1 Alternativas

EurusPRM-Etapa1 — EurusPRM-Etapa1 es un modelo de aprendizaje reforzado basado en recompensas de proceso implícito, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos generativos.

EurusPRM-Etapa2 — EurusPRM-Etapa2 es un modelo de aprendizaje reforzado basado en recompensas implícitas de proceso, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos generativos.

SRM — Resuelve tareas visuales en distribuciones complejas mediante el razonamiento espacial a través de modelos generativos de eliminación de ruido.

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.

R1-V — Mejora la capacidad de generalización de los modelos de lenguaje visual reforzados de bajo coste, por menos de 3 dólares.

Kimi k1.5 — Kimi k1.5 es un modelo de lenguaje multimodal ampliado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de razonamiento y lógica.

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Modelo de lenguaje grande multimodal avanzado con una capacidad de razonamiento multimodal excepcional.

Narrative BI — Narrative BI es una plataforma de inteligencia empresarial automatizada que transforma los datos en narrativas significativas.

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

FlexRAG — Un marco flexible y de alto rendimiento para la recuperación y generación de información.

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

RLVR-GSM-MATH-IF-Mixed-Constraints — Conjunto de datos de problemas matemáticos para la validación de aprendizaje reforzado

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avanzado de generación de texto

LFMs — Modelo generativo de IA de nueva generación

Qwen2.5 — Modelo de lenguaje grande de código abierto, compatible con múltiples idiomas y aplicaciones de áreas profesionales.

Stability AI — Potenciar el potencial humano a través de la IA generativa

rStar — Mejora la capacidad de resolución de problemas de los modelos de lenguaje pequeños mediante el razonamiento de autojuego mutuo.

Gemini Pro — Modelo de IA multimodal de alto rendimiento

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct — Modelo de lenguaje grande multilingüe, optimizado para escenarios de conversación.

Meta-Llama-3.1-8B — Modelo de lenguaje grande multilingüe de 8B parámetros

InternLM2.5-7B-Chat-1M — Modelo de diálogo de contexto extra largo de 7 mil millones de parámetros

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

Recetarios — Guía del usuario de la plataforma de IA generativa de Cohere

ChatGLM-Math — Mejora la capacidad de los modelos de lenguaje grandes para resolver problemas matemáticos

Llama-3 70B Instruct Gradient 1048k — Modelo lingüístico de alto rendimiento desarrollado por el equipo de Gradient AI, que admite la generación de textos largos y la conversación.

MATHVERSE — Explora la capacidad de los grandes modelos lingüísticos multimodales para resolver problemas matemáticos visuales.

OLMo-7B — Modelo de lenguaje generativo de código abierto

GLIGEN — Generación de imágenes abierta basada en indicaciones

SCEPTER — Marco de entrenamiento, ajuste fino e inferencia de modelos generativos de código abierto

AnimatableDreamer — Marco para la generación y reconstrucción de modelos 3D no rígidos animables a partir de texto.