奖励进展：扩展针对大型语言模型的自动化过程验证器

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了利用过程奖励模型（PRMs）改善大型语言模型推理效果的难题，特别是在传统的结果奖励模型（ORMs）的限制下。论文提出了一种新颖的方法，通过设计过程奖励来衡量推理步骤的进展，从而促进强化学习的探索和在线训练。研究结果表明，基于过程优势验证器（PAVs）的训练提高了模型的准确性和计算效率，相较于ORMs实现了显著的提升。

研究通过过程奖励模型提升大型语言模型推理效果，提出新颖的奖励设计促进强化学习和在线训练。结果显示，过程优势验证器提高了模型准确性和效率，相较传统模型有显著提升。

准确性 大型语言模型 强化学习 过程优势验证器 过程奖励模型
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