算法论文8
快手&中科院:R1 - Reward 超 SOTA
AINLPer
AI 摘要
快手、中科院等团队:提出多模态奖励模型 R1 - Reward,用 StableReinforce 算法解决训练不稳定等问题,在基准上超 SOTA 模型 5% - 15%,还在业务场景应用,推理时扩展能力佳。
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快手&中科院 | 提出多模态奖励模型:R1-Reward,比SOTA模型提升5%-15%!
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要,但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward,在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%,还在快手业务场景成功应用。

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