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大模型论文精选||多智能体微调:通过多样推理链实现自我提升
多智能体微调是一种实现自我提升的补充方法,它将微调应用于语言模型的多智能体群体。一组均基于相同基础模型的语言模型,通过模型间的多智能体交互生成的数据,分别对各个模型进行更新,实现独立的专业化。通过在不同的数据集上训练每个模型,这种方法能够让各个模型实现专业化,并使整个模型集合更加多样化。 方法 多智
2025-04-10 20:45
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Agent
基础模型
大模型论文精选|| 多 LLM 文本摘要:创新方法与卓越成果
多LLM文本摘要:创新方法与卓越成果 论文 https://arxiv.org/abs/2412.15487 Multi-LLM Text Summarization 2412.15487 多LLM摘要框架在每一轮对话中有两个至关重要的步骤:生成和评估。根据使用的是多LLM去中心化摘要还是中心化摘要
2025-04-10 20:39
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LLM架构
基础模型
清华 ReST-MCTS*:基于过程奖励引导树搜索的 LLM 自训练深度剖析
2025-04-09 16:45
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基础模型
大模型论文解读:自然语言系统生成文本质量评估新框架: G-Eval
|文末点击阅读原文查看网页版| 更多专栏文章点击查看: LLM 架构专栏
2025-03-31 18:58
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论文
大模型
ReSearch框架:通过强化学习推理搜索的LLM框架
2025-03-29 21:30
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基础模型
论文与代码 论文:https://arxiv.org/abs/2503.19470 代码:https://github.com/Agent-RL/ReSearch 摘要 将推理与外部搜索过程集成颇具挑战,尤其是针对复杂多跳问题。本文提出ReSearch框架,通过强化学习训练大语言模型(LLMs)进行
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