d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning

什么是d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning

本文介绍了如何利用强化学习（RL）方法扩展扩散大语言模型（dLLM）的推理能力。通过两阶段的训练过程，我们首先在高质量的推理数据集上进行Masked SFT，然后引入改进的RL算法diffu-GRPO，旨在提升dLLM的推理表现。

d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning怎么用？

在第一阶段，我们使用SFT（监督微调）算法，在s1k数据集上进行训练，s1k包含1000个高质量推理问题。这些推理问题展示了详细的逐步问题解决过程，包括验证中间结果和在遇到错误时进行回溯。在第二阶段，使用基于策略梯度的RL算法diffu-GRPO来优化dLLMs，通过创新的对数概率估计方法，解决dLLM的迭代生成问题。

d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning核心功能

• dLLM的核心功能：
• 利用强化学习扩展推理能力
• 使用高效的对数概率估计算法
• 基于mean-field近似的方法分解序列级别的对数概率
• 引入diffu-GRPO，优化Masked dLLM的推理策略
• 提高内更新次数（μ），减少计算成本

d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning使用案例

• dLLM使用案例：
• 用于高质量的推理任务和复杂问题求解
• 在自动化推理系统中增强生成模型的推理能力
• 提供有效的策略优化，减少计算成本，提高效率

d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning价格

该技术的定价信息未在公开文献中提供，建议根据实际应用需求与开发团队沟通获取定价细节。

d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning公司名称

该项目由开发团队在其官方网站上提供支持。

d1: Scaling Reasoning in Diffusion Large Language Models via Reinforcement Learning联系方式

目前未提供公开的联系邮箱，建议通过官方网站获取更多信息。

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