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joc
起猛了？模型能自动强化学习了？？？昨天在群里看朋友分享了一篇文章[萌萌哒R]
LADDER 框架，它是一种让LLM通过递归问题分解和自我引导学习来自动提高问题解决能力的框架[大笑R]
这个工作是为了⬇️
1️⃣解决强化学习 (RL) 的局限性: RL 在训练 LLMs 时非常有效，但其成功依赖于合适的训练任务。获取与模型当前能力相匹配的可验证任务是一个根本性的挑战。
2️⃣解决任务难度梯度: RL 需要形成难度梯度，以便模型可以逐步学习。如果任务超出模型的当前能力，训练过程会停滞，甚至导致性能下降。
核心思想有创意⬇️
▸ 智能降维打击：遇到复杂题就生成简化版变体，像把微积分拆成加减乘除来练手（变体生成）
▸ 解题验证系统：用数值积分当裁判，保证每个步骤都有明确对错反馈（解决方案验证）
▸ 动态训练协议：基于变体树搞了个强化学习新玩法GRPO，比传统方法更懂因材施教
实测数据超炸💣⬇️
1️⃣ 在微积分题上，3B参数的Llama直接从学渣变学霸（1%→82%准确率）
2️⃣MIT积分测试中，7B模型碾压GPT-4o（73% vs 42%），配合TTRL后更是飙到90%准确率
最颠覆的是这框架让AI实现了自己卷自己(ಡωಡ)
✅ 不需要堆更多参数或人工标注
✅ 测试时还能动态生成新题自我训练
✅ 这套方法论能复制到编程、数学证明等硬核领域
每日精选
LADDER 框架，它是一种让LLM通过递归问题分解和自我引导学习来自动提高问题解决能力的框架[大笑R]
这个工作是为了⬇️
1️⃣解决强化学习 (RL) 的局限性: RL 在训练 LLMs 时非常有效，但其成功依赖于合适的训练任务。获取与模型当前能力相匹配的可验证任务是一个根本性的挑战。
2️⃣解决任务难度梯度: RL 需要形成难度梯度，以便模型可以逐步学习。如果任务超出模型的当前能力，训练过程会停滞，甚至导致性能下降。
核心思想有创意⬇️
▸ 智能降维打击：遇到复杂题就生成简化版变体，像把微积分拆成加减乘除来练手（变体生成）
▸ 解题验证系统：用数值积分当裁判，保证每个步骤都有明确对错反馈（解决方案验证）
▸ 动态训练协议：基于变体树搞了个强化学习新玩法GRPO，比传统方法更懂因材施教
实测数据超炸💣⬇️
1️⃣ 在微积分题上，3B参数的Llama直接从学渣变学霸（1%→82%准确率）
2️⃣MIT积分测试中，7B模型碾压GPT-4o（73% vs 42%），配合TTRL后更是飙到90%准确率
最颠覆的是这框架让AI实现了自己卷自己(ಡωಡ)
✅ 不需要堆更多参数或人工标注
✅ 测试时还能动态生成新题自我训练
✅ 这套方法论能复制到编程、数学证明等硬核领域
每日精选
2025-03-15
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