Обучение моделей будущего: итеративное совершенствование с множеством наград

Новый подход к обучению больших языковых моделей позволяет добиться более высокой производительности и согласованности в решении разнообразных задач.

Новый подход к обучению больших языковых моделей позволяет добиться более высокой производительности и согласованности в решении разнообразных задач.

В статье представлен инновационный метод обучения моделей прогнозирования временных рядов, учитывающий особенности автокорреляции и веса задач.

Исследование предлагает модель, не зависящую от конкретной модели ценообразования, для минимизации рисков при хеджировании сложных финансовых инструментов.

Новая серия моделей демонстрирует баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью для широкого спектра промышленных задач.

Представлен новый набор данных и методика, значительно улучшающие качество автоматического суммирования арабских финансовых новостей.