#Послеучебное

7 статей
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

GVPO: оптимизация политики групповых различий для модели большого языка после обучения

arXiv: 25004.19599v4 Тип объявления: заменить перекрестное резюме: Послеучебное обучение играет решающую роль в совершенствовании и согласовании моделей большого языка для решения конкретных задач и у...

arXiv Machine Learning
1
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Последовательное функциональное компиляция такера для большого языкового внимания

arXiv: 2610,00717v1 Annualce Type: New Humber: Послеучебное сжатие внимания к LLM часто формулируется как независимое матричное приближение, игнорируя как общую структуру прогнозов внимания, так и изм...

arXiv NLP
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Согласованность в разнообразии: многодоменная противоположная политика, оптимизация крупных моделей

arXiv: 2605.25443v2 Тип уведомления: заменить резюме: Послеучебное обучение с помощью усиленного обучения (RL) позволило Большим разумным моделям (LRM) добиться высоких результатов в отдельных областя...

arXiv NLP
2
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Непрерывное обучение основам

arXiv:2511.5375v2 Annuales Type: заменить резюме: Послеучебное обучение, ориентированное на конкретные области, часто приводит к катастрофическому забвению, в результате чего модели фундамента утрачив...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Поезда, но не учатся: контрольный показатель после подготовки для агентов ЛММ в качестве инженеров-экспедиторов

arXiv:2609.25237v1 Сообщение типа: новое резюме: Послеучебное обучение становится сервисом (PtaaS): клиент передает данные оператора и цель, а инженер с переднего этапа (FDE) возвращает усовершенствов...

arXiv Machine Learning
3
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Поддержка: бесплатная калибровка послетренированных МРМ с помощью справочной поддержки и коробки

arXiv: 2609.24303v1 Тип уведомления: перекрестное резюме: Послеучебное обучение часто повышает эффективность работы, но может привести к снижению уровня достоверности калибровки, оставив после обучени...

arXiv NLP
1
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Ассиметрическая оптимизация рассуждения и восприятия в модели перспективного видения - языка после обучения

arXiv:2605.29496v2 Annuales Type: заменить Резюме: Послеучебное обучение значительно улучшило рассуждения в моделях пограничного языка зрения, однако его выгоды для восприятия остаются относительно ог...

arXiv NLP
1
Читать