此外,作者在 MCTS(蒙特卡罗树搜索)框架中使用了 Marco-o1-CoT,通过动作来区分: Marco-o1-MCTS (step):使用每个推理 step 作为一个动作(step); Marco-o1-MCTS (mini-step of 64 tokens):使用 64 个 token 的 mini-step 作为一个动作(64 个 token); Marco-o1-MCTS (mini-step of 32 tokens):使用 32 ...
此外,我们在 MCTS 树搜索框架内使用 Marco-o1-CoT,通过行动区分: • Marco-o1-MCTS(步骤):使用每个推理步骤作为行动(步骤)。 • Marco-o1-MCTS(64 个标记的微型步骤):使用 64 个标记的微型步骤作为行动(64 个标记)。 •Marco-o1-MCTS(32 个标记的微型步骤):使用 32 个标记的微型步骤作为行动(32 个...
将Marco-o1-CoT引入了蒙特卡洛树搜索(MCTS)框架,并根据动作的定义进行不同的设置,包括以下三种变体: Marco-o1-MCTS(步骤):将每一步推理(step)作为一个动作单元。 Marco-o1-MCTS(64-token微步骤):将每64个Token组成的微步骤作为一个动作单元。 Marco-o1-MCTS(32-token微步骤):将每32个Token组成的微步骤作为一...
Marco-o1-MCTS (step)进一步提升至90.40%,比基线模型提高了显著的6.17% 在中文MGSM数据集上: Marco-o1-MCTS (mini-step of 32 tokens)达到82.40%的准确率,比基线模型提高了令人瞩目的5.60% 这些结果清楚地表明,通过巧妙结合CoT微调、MCTS搜索和创新的推理策略,Marco-o1在多语言数学推理任务上取得了显著进展。 7...
就在刚刚,阿里巴巴国际MarcoPolo Team在hugging face平台发布全新开源大模型Marco-o1:面向开放式解决方案的开放式推理模型! 是一款Size为7.62B ,精度BF16的轻量级模型。 这个开源且上手简单的模型,不仅能解决标准问题,更重要的是能够处理那些没有标准答案、难以量化的开放性问题。这或许就是AI走向真正智能的关键一步,毕...
阿里巴巴国际AI团队最近发布了一款名为Marco-o1的新型推理模型，该模型特别关注开放型问题的解决，不仅局限于具有标准答案的学科领域，如编程和数学。研究团队致力于探索这类模型能否有效推广到难以量化且缺乏明确奖励的领域。Marco-o1模型的特点包括使用超长CoT数据进行微调、利用MCTS扩展解空间、细粒度解空间扩展等。模型...
老规矩先上论文链接。阿里巴巴国际数字商务的 MarcoPolo 团队最近也推出了他们的o1模型,Marco-o1模型,旨在解决缺乏明确标准和难以量化奖励的更广泛领域的问题。 文章精华 主要亮点 基于开源COT(思维链)数据的微调,微调的模型是Qwen2-7B-Instruct。 通过MCTS蒙特卡洛树搜索探索更多可能的推理路径,在处理问题时,模型可以基于...
Marco-o1 CoT 数据集(合成):研究者使用 MCTS 生成了 Marco-o1 CoT 数据集,这有助于制定复杂的推理路径,进一步增强了模型的推理能力。 Marco 指令数据集:认识到强大的指令遵循能力在执行复杂任务中的关键作用,研究者整合了一组指令遵循数据。这种整合确...
AI团队发布了最新的Marco-o1模型,Marco-o1不仅关注具有标准答案的学科(例如代码、数学等)领域,而且更加强调开放式问题的解决方案。研究团队的目标是解决:“o1这类模型能否有效的推广到难以量化且缺乏明确奖励的其他领域上”这一问题。 ModelScope: https://modelscope.cn/models/AIDC-AI/Marco-o1 ...
就在刚刚,阿里巴巴国际MarcoPolo Team在hugging face平台发布全新开源大模型Marco-o1:面向开放式解决方案的开放式推理模型! 是一款Size为7.62B ,精度BF16的轻量级模型。 这个开源且上手简单的模型,不仅能解决标准问题,更重要的是能够处理那些没有标准答案、难以量化的开放性问题。这或许就是AI走向真正智能的关键一步,毕...