近日，华中师范大学计算机学院2022级硕士研究生陈宇靖与董明教授团队在国际计算语言学领域的盛会上取得了显著成果，论文《Rich Semantic Knowledge Enhanced Large Language Models for ...

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TPO 的 最大 创新在于它实现了自动化的令牌级奖励信号。这一方法能够自动识别偏好数据中的视觉锚定令牌，避免了人工细粒度标注的繁琐，同时在训练过程中为每个令牌分配了反映其与视觉信息依赖程度的奖励。这一自校准的视觉锚定奖励信号，旨在优化模型对视觉信息的依赖性，从而有效减轻幻觉现象的发生。

在大模型（Large Language Model，LLM）快速发展的今天，模型的训练和推理成本日益成为研究和应用的关注焦点。最近，腾讯混元团队发布了一项重要研究，深入探讨了低比特浮点量化训练的 “Scaling Laws”，即浮点数量化训练的规模法则。此项研究的核心在于通过降低模型的精度，探索如何在不损失性能的情况下，显著降低计算和存储成本。