Perplexity与NVIDIA提出JOLT强化学习方法
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Perplexity与NVIDIA提出JOLT强化学习方法
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AI 综述
Perplexity与NVIDIA研究人员提出JOLT，让单一模型同时充当教师和学生，并通过JOLT+加入学生结果奖励。论文称，JOLT+在5个测试设置中取得最高平均分，在MATH上以少6.5倍的处理token达到与GRPO相当的准确率，在AppWorld上得分72.09%，较GRPO高9.9个百分点。代码尚未发布，训练硬件也未披露。
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最新进展10月22日 12:56
Perplexity 与 NVIDIA 研究人员提出 JOLT：联合教师-学生强化学习方法报道时间线
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10月22日
- MarkTechPostPerplexity 与 NVIDIA 研究人员提出 JOLT：联合教师-学生强化学习方法
Perplexity 与 NVIDIA 研究人员提出 JOLT，让同一模型同时担任教师和学生，并通过 JOLT+ 加入学生结果奖励。JOLT+ 在 5 个设置中取得最高平均分，在 MATH 上以 6.5x 更少处理 token 达到与 GRPO 相当的准确率，AppWorld 得分为 72.09%，比 GRPO 高 9.9 个百分点；代码尚未发布。
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