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11-30 17:42
📄 论文总结
LaSeR:基于末位令牌自我奖励的强化学习 / LaSeR: Reinforcement Learning with Last-Token Self-Rewarding
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为LaSeR的新方法,通过仅利用模型生成答案后最后一个令牌的预测概率来高效实现自我奖励,从而在无需复杂验证流程的情况下,同时提升大型语言模型的推理能力和自我评估性能。
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LaSeR:基于末位令牌自我奖励的强化学习 / LaSeR: Reinforcement Learning with Last-Token Self-Rewarding
这篇论文提出了一种名为LaSeR的新方法,通过仅利用模型生成答案后最后一个令牌的预测概率来高效实现自我奖励,从而在无需复杂验证流程的情况下,同时提升大型语言模型的推理能力和自我评估性能。
通过推理分解实现自我奖励的视觉语言模型 / Self-Rewarding Vision-Language Model via Reasoning Decomposition
这篇论文提出了一种名为Vision-SR1的自我奖励方法,通过将视觉语言模型的推理过程分解为视觉感知和语言推理两个阶段,并让模型自我评估生成的内容,从而在没有外部监督的情况下有效减少视觉幻觉和语言捷径问题,提升了模型的视觉推理能力。