EurusPRM-Estágio1

EurusPRM-Estágio1 é um modelo de aprendizado por reforço baseado em recompensas implícitas de processo, projetado para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos generativos.

Produto ComumProgramaçãoAprendizado por ReforçoRecompensas Implícitas de Processo

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EurusPRM-Estágio1 faz parte do projeto PRIME-RL e visa aprimorar a capacidade de raciocínio de modelos generativos por meio de recompensas implícitas de processo. O modelo utiliza um mecanismo de recompensas implícitas de processo, dispensando a necessidade de rotulagem adicional de etiquetas de processo, permitindo a obtenção de recompensas de processo durante o processo de raciocínio. Suas principais vantagens são a capacidade de melhorar eficazmente o desempenho de modelos generativos em tarefas complexas e a redução dos custos de rotulagem. O modelo é adequado para cenários que exigem raciocínio e capacidade generativa complexos, como resolução de problemas matemáticos e geração de linguagem natural.

Utiliza um mecanismo de recompensas implícitas de processo para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos generativos
Elimina a necessidade de rotulagem adicional de etiquetas de processo
reduzindo os custos de rotulagem
Suporta a avaliação e otimização de diversos modelos generativos
Fornece métricas e métodos detalhados de avaliação de modelos
Suporta diversas estratégias de amostragem
como amostragem Best-of-N
Compatível com diversos modelos generativos
como Eurus-2-7B-SFT
Qwen2.5-7B-Instruct etc.

Este produto é adequado para empresas e pesquisadores que necessitam de capacidade de raciocínio e geração complexas
como instituições de pesquisa em inteligência artificial
equipes de pesquisa acadêmica e empresas de desenvolvimento de tecnologia. Ele pode auxiliar os usuários a melhorar a capacidade de raciocínio de modelos generativos
aumentando o desempenho do modelo em tarefas complexas e reduzindo os custos de rotulagem.

Na resolução de problemas matemáticos
utilize o modelo EurusPRM-Estágio1 para gerar etapas detalhadas de solução e respostas
melhorando a precisão e a eficiência da resolução.
Em tarefas de geração de linguagem natural
utilize o modelo para gerar conteúdo textual coerente e preciso

1. Preparação de dados: Colete e organize os dados da tarefa que precisam ser gerados
como problemas matemáticos e tarefas de geração de linguagem natural.
2. Carregamento do modelo: Utilize as ferramentas de carregamento de modelos da Hugging Face para carregar o modelo EurusPRM-Estágio1.
3. Configuração de parâmetros: Configure os parâmetros do modelo de acordo com as necessidades da tarefa específica
como estratégia de amostragem e parâmetros de temperatura.

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EurusPRM-Estágio1 Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

29742941

Taxa de Rejeição

44.20%

Média de Páginas por Visita

5.9

Duração Média da Visita

00:04:44

EurusPRM-Estágio1 Tendência de Visitas

EurusPRM-Estágio1 Distribuição Geográfica das Visitas

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EurusPRM-Estágio1 Fontes de Tráfego

EurusPRM-Estágio1 Alternativas

EurusPRM-Estágio1 — EurusPRM-Estágio1 é um modelo de aprendizado por reforço baseado em recompensas implícitas de processo, projetado para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos generativos.

EurusPRM-Estágio2 — EurusPRM-Estágio2 é um modelo de aprendizado por reforço baseado em recompensas implícitas de processo, projetado para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos gerativos.

Kimi k1.5 — O Kimi k1.5 é um modelo de linguagem multimodal expandido por meio de aprendizado por reforço, focado em aprimorar a capacidade de raciocínio e lógica.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de linguagem de 7B parâmetros treinado com o método PRIME, projetado para aprimorar a capacidade de raciocínio.

PRIME-RL — O PRIME aprimora o aprendizado por reforço online por meio de recompensas implícitas, melhorando a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem.

NotaGen — NotaGen é um modelo para geração de música simbólica, que adota o paradigma de treinamento de modelos de linguagem grande e se concentra na geração de partituras clássicas de alta qualidade.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct é um modelo de linguagem de código aberto leve, focado em dados de alta qualidade e intensivos em raciocínio.

MLGym — O MLGym é uma nova estrutura e benchmark para avançar a pesquisa de agentes de IA.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

NovaSky — NovaSky é uma plataforma de tecnologia de inteligência artificial focada em geração de código e otimização de modelos de inferência.

AlphaMaze — AlphaMaze é um modelo de linguagem decodificador focado em tarefas de raciocínio visual, projetado para superar as deficiências dos modelos de linguagem tradicionais em tarefas visuais.

HOMIEtele — HOMIE é um novo sistema de teleoperação de robôs humanoides que integra captura de movimento corporal e um framework de treinamento de aprendizado por reforço para realizar tarefas de locomoção e manipulação precisas.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Modelo de linguagem grande otimizado por aprendizado por reforço, focado na melhoria da capacidade de resolução de problemas matemáticos.

R1-V — Melhora a capacidade de generalização de modelos de linguagem visual reforçados de baixo custo, por menos de 3 dólares.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

CUA — CUA é uma interface universal que permite a interação com o mundo digital por meio de uma interface gráfica.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B é um modelo de raciocínio de código aberto, focado em tarefas de matemática, código e raciocínio.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para tarefas de geração e raciocínio de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B é um modelo de geração de texto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de raciocínio e geração.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de geração de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B é um grande modelo de linguagem otimizado por aprendizado por reforço, focado em raciocínio e capacidade de diálogo.

PaSa — PaSa é um agente de busca de artigos acadêmicos avançado, impulsionado por modelos de linguagem grandes, capaz de tomar decisões autônomas e obter resultados precisos.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero é um modelo de raciocínio treinado com aprendizado por reforço em larga escala, capaz de alcançar excelente capacidade de raciocínio sem precisar de ajuste fino supervisionado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 é um modelo de inferência de alto desempenho, que suporta múltiplas linguagens e tarefas, adequado para aplicações de pesquisa e comerciais.

RLLoggingBoard — Uma ferramenta para visualização do processo de treinamento de feedback humano de aprendizado por reforço, ajudando na compreensão e depuração profunda.

modelos-de-linguagem-grandes-autoadaptativos — Uma estrutura de modelo de linguagem grande que se adapta em tempo real a tarefas desconhecidas.

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Modelo de linguagem grande multimodais avançado, com capacidade excepcional de raciocínio multimodais.

Narrative BI — Narrative BI é uma plataforma de inteligência de negócios automatizada que transforma dados em narrativas significativas.

GLM-Zero-Preview — Modelo de raciocínio profundo da Zhipu, especializado em lógica matemática e raciocínio de código.