PRIME-RL

PRIME améliore l'apprentissage par renforcement en ligne grâce à des récompenses implicites, augmentant ainsi les capacités de raisonnement des modèles linguistiques.

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PRIME est une solution open source d'apprentissage par renforcement en ligne qui améliore les capacités de raisonnement des modèles linguistiques grâce à des récompenses implicites de processus. Le principal avantage de cette technologie réside dans sa capacité à fournir efficacement des signaux de récompense denses sans recourir à des étiquettes de processus explicites, ce qui accélère l'entraînement du modèle et l'amélioration de ses capacités de raisonnement. PRIME excelle dans les tests de référence des concours de mathématiques, surpassant les grands modèles linguistiques existants. Ses informations contextuelles incluent son développement par plusieurs chercheurs et la publication du code et des jeux de données associés sur GitHub. PRIME vise à fournir une assistance robuste aux utilisateurs ayant besoin de tâches de raisonnement complexes.

Fournir des signaux de récompense denses grâce à un modèle de récompense de processus implicite (PRM)
Améliorer les capacités de raisonnement du modèle grâce à la technique de l'apprentissage par renforcement (RL)
Obtenir d'excellents résultats aux tests de référence des concours de mathématiques
Prendre en charge les mises à jour en ligne et l'extensibilité lors de l'inférence
Fournir du code et des jeux de données open source pour promouvoir la recherche et les applications
Réaliser des améliorations de performance significatives avec des ressources de données limitées

PRIME convient aux chercheurs
développeurs et enseignants qui ont besoin d'effectuer des tâches de raisonnement complexes
tels que les participants aux concours de mathématiques
les participants aux concours de programmation et les chercheurs en intelligence artificielle. Il peut aider ces utilisateurs à obtenir une plus grande précision et une meilleure efficacité dans les tâches de raisonnement.

Lors du concours de mathématiques AIME 2024
le taux de réussite du modèle PRIME a atteint 26
7 %
dépassant GPT-4o et Qwen2.5-Math-7B-Instruct.
Grâce à l'apprentissage par renforcement en ligne

1. Téléchargez et installez le modèle PRIME et les bibliothèques dépendantes.
2. Préparez un jeu de données de problèmes mathématiques ou de programmation pour l'entraînement et les tests.
3. Utilisez le modèle PRIME pour les tâches de raisonnement et observez ses performances dans différentes tâches.
4. Ajustez les paramètres du modèle et les stratégies d'entraînement selon les besoins afin d'optimiser ses capacités de raisonnement.
5. Utilisez le code et les jeux de données open source de PRIME pour des recherches et développements plus poussés.

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PRIME-RL Alternatives

PRIME-RL — PRIME améliore l'apprentissage par renforcement en ligne grâce à des récompenses implicites, augmentant ainsi les capacités de raisonnement des modèles linguistiques.

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct est un modèle linguistique léger et open source, axé sur les données intensives en inférence de haute qualité.

R1-V — Améliore la capacité de généralisation des modèles linguistiques visuels renforcés à faible coût, pour moins de 3 dollars.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est un modèle d'inférence open source spécialisé dans les mathématiques, le code et les tâches de raisonnement.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à la génération de texte et aux tâches d'inférence.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à diverses tâches de génération de texte.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero est un modèle d'inférence entraîné par apprentissage par renforcement à grande échelle, capable de réaliser des inférences exceptionnelles sans nécessiter d'ajustement fin supervisé.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence haute performance, prenant en charge plusieurs langues et tâches, adapté à la recherche et aux applications commerciales.

Modèles linguistiques de grande taille auto-adaptatifs — Un framework de modèles linguistiques de grande taille (LLM) auto-adaptatif s'ajustant en temps réel aux tâches inconnues.

Eurus-2-7B-PRIME — Modèle linguistique de 7 milliards de paramètres, entraîné avec la méthode PRIME et conçu pour améliorer les capacités de raisonnement.

HuatuoGPT-o1 — Grand modèle linguistique pour le raisonnement médical complexe

Unitree RL GYM — Plateforme robotique Unitree pour l'apprentissage par renforcement

Tülu 3 — Framework d'entraînement postérieur de modèle linguistique avancé open source

agibot_x1_train — Robot humanoïde modulaire, destiné à l'entraînement par apprentissage par renforcement

InternLM2.5-7B-Chat — Modèle de dialogue hautes performances de 7 milliards de paramètres

MuKoe — Implémentation open source de MuZero, framework d'IA distribué

l1m — Une API proxy utilisée pour extraire des données structurées à partir de texte et d'images, implémentée à l'aide de LLM.

NotaGen — NotaGen est un modèle de génération de musique symbolique, entraîné selon le paradigme des grands modèles de langage, axé sur la génération de partitions classiques de haute qualité.

Proxy Lite — Proxy Lite est un modèle de langage visuel (VLM) open source de 3 milliards de paramètres, axé sur les tâches d'automatisation Web.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

OpenManus — OpenManus est un projet d'agent intelligent open source utilisable sans code d'invitation.

CocoIndex — CocoIndex est un moteur d'indexation de données open source, prenant en charge la logique de conversion personnalisée et les mises à jour incrémentielles.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Aya Vision 32B — Aya Vision 32B est un modèle de langage visuel multilingue adapté à de multiples usages, tels que l'OCR, la description d'images et le raisonnement visuel.

Aya Vision 8B — Modèle de langage visuel multilingue à 800 millions de paramètres, prenant en charge l'OCR, la description d'images et le raisonnement visuel.

Scira — Scira est un moteur de recherche minimaliste basé sur l'IA, qui aide les utilisateurs à trouver des informations sur Internet.