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Pass@1准确率

通过简单的强化学习(RL)微调,得到了全新的DeepScaleR-1.5B-Preview

上午8时 2025/02/12 作者 NLP工程化

UC伯克利团队通过RL微调改进Deepseek-R1-Distilled-Qwen-1.5B,使其在AIME基准上Pass@1准确率高达43.1%,参数量仅为1.5B且超越OpenAI o1-preview。

分类 开源 标签 43.1%、 Deepseek-R1-Distilled-Qwen-1.5B、 OpenAI o1-preview、 Pass@1准确率、 UC伯克利、 强化学习 发表评论

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