REGEN离线RL蒸馏方法论文发布
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REGEN离线RL蒸馏方法论文发布
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AI 综述
Yunjie Chen等作者发布论文，提出REGEN方法：回收多个教师模型专项强化学习训练产生的回放记忆，用离线RL算法训练通才模型，将rollout采样与反向传播训练完全解耦。作者称，在数学推理、代码生成和指令跟随任务上，REGEN以显著更低的成本达到与多教师在线策略蒸馏（MOPD）相当的准确率。 论文称代码已开源。
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最新进展10月15日 12:00
REGEN：用离线强化学习回收回放记忆实现专家到通才蒸馏报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AIREGEN：用离线强化学习回收回放记忆实现专家到通才蒸馏
REGEN 通过回收多个教师模型专项 RL 训练产生的回放记忆，并采用离线 RL 算法训练通才模型，完全解耦了 rollout 采样与反向传播训练过程。在数学推理、代码生成和指令跟随任务上，REGEN 以显著更低的成本达到与多教师在线策略蒸馏（MOPD）相当的准确率。代码已开源。
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