「优化训练」共找到 3075 篇相关文章
搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战,UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本,训练快且效果好,解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题,在通用和医学 QA 任务中表现出色。
训练效率提升25%、成本降23%!上海期智研究院、算秩未来联合推出MegatronApp:专为万亿参数大模型训练打造的系统工具包
上海期智研究院联合算秩未来在WAIC 2025大会发布开源项目MegatronApp,它是国内首个围绕Megatron - LM的增强工具链。经实际数据,其在该框架下训练效率提25%、成本降23%,含四大模块解决训练难题。
为什么BF16的FlashAttention会把训练「炸掉」?清华首次给出机制解释,用极简改动稳住训练
社区里长期存在的FlashAttention+BF16训练GPT - 2时loss突然爆炸的问题,清华团队论文给出机制解释。指出是特定条件下数值偏置被放大所致,还给出极小修改稳定训练,且在多模型和硬件上验证有效。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的?Miaow Lab|新工作:无需继续训练,直接“预测”未来模型!
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》,揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化,提出“权重外推”法,可实现6.1倍训练加速,还介绍三种策略及实验结果。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt(7700+ star),把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制,还有SkillOpt - Sleep预览功能,让Skill文档可系统化训练。
大模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?
大模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强大性能,在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题,不同公司探索新方法,且后训练有五大关键要素,阿里云提供一体化支撑。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?
论文提出 SwS 框架,针对强化学习场景,利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展,在多个基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。
Identity-GRPO:阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集,基于Qwen2.5VL设计奖励模型,多项策略增强训练稳定性,实验验证性能提升显著。
大模型开发者必读!拆解世界级AI模型的诞生,Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》,分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容,强调数据质量重要性,还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化,涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面,介绍其演进路径与代表模型,还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。