
o1推理框架最新成果:斯坦福&伯克利提出元链式思维,升级模型推理能力
o1推理框架最新成果:斯坦福&伯克利提出元链式思维,升级模型推理能力o1背后的推理原理,斯坦福和伯克利帮我们总结好了!
o1背后的推理原理,斯坦福和伯克利帮我们总结好了!
意图识别及其在智能设计中的应用
Meta-CoT 通过显式建模生成特定思维链(CoT)所需的底层推理过程,扩展了传统的思维链方法。
最近,类 o1 模型的出现,验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码等推理任务中的有效性。在长思考(long thought)的帮助下,LLM 倾向于探索、反思和自我改进推理过程,以获得更准确的答案。
在大语言模型(LLM)的发展历程中,思维链(Chain of Thought,CoT)推理无疑是一个重要的里程碑。
针对大语言模型的推理任务,近日,Meta田渊栋团队提出了一个新的范式:连续思维链,对比传统的CoT,性能更强,效率更高。
大语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大突破,但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought(CoT)和Tree-of-Thought(ToT)等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力,但它们通常只进行单次推理过程,无法修正错误的推理路径,这严重限制了推理的准确性。
MAPLE实验室提出通过强化学习优化图像生成模型的去噪过程,使其能以更少的步骤生成高质量图像,在多个图像生成模型上实现了减少推理步骤,还能提高图像质量。
一般而言,LLM 被限制在语言空间(language space)内进行推理,并通过思维链(CoT)来表达推理过程,从而解决复杂的推理问题。
目前大语言模型(Large Language Models, LLMs)的推理能力备受关注。从思维链(Chain of Thought,CoT)技术提出,到以 o1 为代表的长思考模型发布,大模型正在展现出接近人类甚至领域专家的水平,其中数学推理是一个典型任务。