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简介
该模型通过强化学习和高质量推理轨迹的掩蔽自监督微调，实现了对扩散大语言模型的推理能力的提升。此技术的重要性在于它能够优化模型的推理过程，减少计算成本，同时保证学习动态的稳定性。适合希望在写作和推理任务中提升效率的用户。
截图
产品特色
高质量推理轨迹：使用经过筛选的 1000 个推理问题进行微调。
有效的策略梯度算法：引入 diffu-GRPO，以适应掩蔽扩散大语言模型。
对数概率估计：采用均场近似方法，提供高效的对数概率估计。
随机掩蔽：创建扰动视图，增强策略优化的正则化效果。
稳定的学习动态：提高内更新的次数，降低外部批量迭代需求。
使用教程
下载并安装模型软件。
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准备高质量的推理问题数据集。
执行掩蔽自监督微调。
应用 diffu-GRPO 进行策略优化。
评估模型在实际应用中的表现并进行调整。
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