7B参数模型通过强化学习学会解数独

技术博主Hrishbh Dalal通过强化学习成功训练7B参数语言模型解决数独问题。实验中，Dalal使用了DeepSeek开发的GRPO算法，在小型数独数据集上实现了高奖励和正确解答。该研究展示了语言模型在结构化推理任务中的潜力，特别是7B模型表现出显著优于3B模型的学习稳定性和性能。研究还强调了多分量奖励系统的重要性，以及模型尺寸对复杂任务学习效果的关键影响。实验结果表明，强化学习可以有效教会语言模型解决需要逻辑推理和空间理解的任务，为未来AI系统开发提供了新思路。
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