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对于语言模型的推理问题,一步步来会更好

因此,PRM可以在标准语言模型流程中进行训练。在测试时,确定每个步骤级别的预测只需要对整个解决方案进行一次PRM前向传递即可。作者在图1中可视化了两个不同答题方案的PRM分数。...作者定义解决方案的PRM分数为在PRM下每个步骤都正确的概率的乘积。 在提供过程监督时,作者有意选择仅监督到第一个错误的步骤。这使得结果监督和过程监督之间的比较更加直接。...大规模监督实验 图 2 作者使用PRM800K中的步骤级标签来训练大规模的PRM。为了确保大规模ORM基线尽可能强大,作者从生成器中对每个问题进行了100个均匀采样进行训练。...虽然ORM的性能略好于多数投票基线,但PRM明显优于两者。不仅PRM在所有N值下的性能更高,而且随着N的增加,性能差距也在扩大。这表明在搜索大量模型生成的解决方案时,PRM比ORM和多数投票更有效。...相反,可以通过使用大规模PRM来监督较小的模型进行相关的剔除实验。这个设置能够以较低的成本模拟大量的数据收集。在本节的其余部分,作者将大规模PRM称为PRMlarge。

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这个过程是重要的,但也是直接的:他们将解决方案的PRM得分定义为在PRM下每个步骤都正确的概率,并实现为每个步骤的正确性概率的乘积。 下图是两个不同解决方案的大规模PRM得分。...对于同一个问题的两个解决方案,通过PRM进行评分。左边的解决方案是正确的,而右边的解决方案是错误的。绿色背景表示高的PRM得分,红色背景表示低的得分。PRM正确地识别出了错误解决方案中的错误。...这意味着ORM训练集与PRM800K没有重叠,并且ORM训练集的规模比PRM800K大一个数量级。...虽然ORM的表现略优于多数投票基准线,但PRM明显优于两者。不仅在所有N值上PRM的性能更高,而且随着N的增加,性能差距越来越大。...首先,ORM和PRM的训练集无法直接进行比较:PRM训练集是通过主动学习构建的,偏向于错误答案的解决方案,并且规模小了一个数量级。

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,uint16 prm2) { uint32 i; uint8 tx[20]; uint8 datalLen = 4; uint32 checkSum = 0; switch(cmd) {...break; } tx[0] = 0x55; tx[1] = 0x55; tx[2] = id; tx[3] = datalLen; tx[4] = cmd; tx[5] = prm1...; tx[6] = prm1 >> 8; tx[7] = prm2; tx[8] = prm2 >> 8; for(i = 2; i <= datalLen + 1; i++) { checkSum...; USART2SendDataPacket(tx,datalLen + 3); } 该函数的第一个参数为舵机id,第二个参数为指令,第三、四个参数为指令的参数,例如要控制数字电机转动,则需要设置prm1...和prm2值,以让舵机能够在具体的时间内转动到具体的位置,最终通过串口将协议数据发送到数字舵机,这时候舵机接收到指令则会响应具体的操作,这个函数是贯穿整个机械手掌运动的核心函数。

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