Perplexity与NVIDIA提出JOLT后训练方法
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Perplexity与NVIDIA提出JOLT后训练方法
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AI 综述
Perplexity 与 NVIDIA 研究团队提出 JOLT 后训练方法，让同一个模型同时扮演教师和学生，教师也参与训练。据该团队报告，在 MATH 上，JOLT 用比 GRPO 少 6.5 倍的训练 token 达到 GRPO 的准确率；JOLT+ 在 AppWorld 上 pass 率达 72.09%，比 GRPO 高 9.9 个百分点。 上述效果均为研究团队报告的数据。代码尚未发布。
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最新进展10月22日 12:56
Perplexity 与 NVIDIA 提出 JOLT：联合师生强化学习后训练方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- MarkTechPostPerplexity 与 NVIDIA 提出 JOLT：联合师生强化学习后训练方法
Perplexity 与 NVIDIA 提出 JOLT 后训练方法，让同一个模型同时扮演教师和学生，且教师也参与训练。在 MATH 上，JOLT 以 6.5 倍更少的训练 token 达到 GRPO 的准确率；JOLT+ 在 AppWorld 上 pass 率达 72.09%，比 GRPO 高 9.9 个百分点。
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