当前位置: 首页 > news >正文

深入解析 Qwen3 GSPO:一种稳定高效的大语言模型强化学习算法

重磅推荐专栏:
《大模型AIGC》
《课程大纲》
《知识星球》

本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和Stable Diffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展

引言

在大型语言模型(LLM)的训练中,强化学习(RL)已成为提升模型能力的关键技术。然而,现有的强化学习算法如GRPO(Group Relative Policy Optimization)在训练过程中存在严重的稳定性问题,特别是在处理长序列和混合专家(MoE)模型时。本文介绍的Group Sequence Policy Optimization(GSPO)算法通过序列级别的优化,显著提高了训练稳定性和效率。

GRPO的问题分析

<

http://www.dtcms.com/a/336892.html

相关文章:

  • 运维命令基础
  • 算法魅力-BFS解决多源最短路
  • PPT生成视频的AI大模型应用技巧
  • 基于51单片机霍尔测速仪表测转速调速系统设计
  • Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防视频监控系统中的视频内容理解与智能预警升级(401)
  • Java封装
  • Orange的运维学习日记--45.Ansible进阶之文件部署
  • Rust 入门 生命周期-next2 (十九)
  • Kubernetes配置管理全攻略:ConfigMap与Secret详解
  • [机器学习]10-基于ID3决策树算法的西瓜数据集分类
  • Apache RocketMQ,构建云原生统一消息引擎
  • 如何用github记录mit6s081-2020-labs学习过程
  • SQL注入防御
  • MacOS 安全机制与“文件已损坏”排查完整指南
  • 【前端】使用Vue3过程中遇到加载无效设置点击方法提示不存在的情况,原来是少加了一个属性
  • 动态规划:入门思考篇
  • SQL详细语法教程(五)事务和视图
  • zsh 使用笔记 命令行智能提示 bash智能
  • mac查看nginx安装位置 mac nginx启动、重启、关闭
  • 我的第一个开源项目:从0到1,我在GitHub写下的成长印记
  • OpenCV Python——Numpy基本操作(Numpy 矩阵操作、Numpy 矩阵的检索与赋值、Numpy 操作ROI)
  • 母猪姿态转换行为识别:计算机视觉与行为识别模型调优指南
  • 使用 ipconfig /all 获取电脑 IP 地址
  • Django 请求生命周期
  • TCP网络编程
  • Json A12 计算总和
  • Git版本控制与协作
  • 【秋招笔试】2025.08.16美团算法岗秋招机考真题
  • Cell Metab. (IF=30.9)|上海交大刘军力研究员团队:DLAT抑制亮氨酸分解驱动肿瘤发生
  • 朝花夕拾(七)--------从混淆矩阵到分类报告全面解析​