Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,5 +1,31 @@
|
|
| 1 |
-
|
| 2 |
-
|
| 3 |
-
|
| 4 |
-
|
| 5 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
BerryLM Wildberries & Russ
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
Модели и данные
|
| 4 |
+
Базовая модель
|
| 5 |
+
Модель поддерживает генерацию с разделением на каналы (reasoning и final answer), что позволяет отделять процесс рассуждения от финального ответа, оптимизированная для работы с длинным контекстом рассуждения и генерации.
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
Датасет
|
| 8 |
+
Обучение проводится на миксе закрытых и открытых датасетов, который содержит диалоговые примеры в формате сообщений (messages) и Ground Truth.
|
| 9 |
+
|
| 10 |
+
Метод
|
| 11 |
+
DAPO с Reward Hacking Prevention
|
| 12 |
+
Применяется метод один из модификаций GRPO.
|
| 13 |
+
|
| 14 |
+
Ключевая особенность реализации — система из 2 reward-функций, направленная на предотвращение reward hacking (эксплуатации слабостей reward-сигнала):
|
| 15 |
+
|
| 16 |
+
|
| 17 |
+
Reasoning Compression
|
| 18 |
+
Languange Answer Correctenss
|
| 19 |
+
|
| 20 |
+
Архитектура обучения
|
| 21 |
+
Обучение организовано в распределённом режиме:
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
Training ноды: MegatronLM
|
| 24 |
+
Generation нода: отдельный vLLM сервер для генерации кандидатов через HTTP API
|
| 25 |
+
Correction post training
|
| 26 |
+
Авторы:
|
| 27 |
+
|
| 28 |
+
Сапрыкин Матвей
|
| 29 |
+
Софронов Юрий
|
| 30 |
+
Костылев Александр
|
| 31 |
+
Чанышев Дамир
|