算法论文8
QuestA打破RL训练难题权衡魔咒
机器之心
AI 摘要
清华大学等机构提出的QuestA,通过“数据增强+迭代课程学习”改进RL训练。它聚焦高难度问题、动态调整提示比例,提升了Pass@1和Pass@k,消除简单与复杂任务权衡矛盾。
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1.5B推理模型新SOTA,RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示,实现两项成果:在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能,还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题,为开发强推理模型打开大门。

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