Tencent Hunyuan випустила UniRL: єдина інфраструктура мультимодального навчання з підсиленням

robot
Генерація анотацій у процесі
ME AI Повідомлення, Tencent Hunyuan запустила UniRL, інфраструктуру для підкріпленого навчання, яка підтримує єдину мультимодальну модель, а також випустила два нові алгоритми DRPO і Flow-DPPO. UniRL за допомогою одного циклу післяобучення (генерація→оцінка→перевага→оновлення→синхронізація) охоплює моделі дифузії/потоку, LLM/VLM та єдину мультимодальну модель (наприклад, Hunyuan-Image 3 і Bagel). Моделі та алгоритми як окремі осі дозволяють комбінацію моделей і алгоритмів. Каркас підтримує вставляємий рушій розгортання (з боку тренування/SGLang/vLLM-Omni), розбиття FSDP2 та три режими розгортання. FlowDPPO вводить стратегічну оптимізацію довірчої області на основі точного розподілу для моделей потоку/дифузії; DRPO пропонує плавний метод зваженого квадратичного регуляризації для RL з LLM. Код вже відкритий.(Джерело: AiHot)
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
  • Нагородити
  • Прокоментувати
  • Репост
  • Поділіться
Прокоментувати
Додати коментар
Додати коментар
Немає коментарів
  • Закріплено