性能表现:在MGSM英文和中文数据集上,Marco-o1显示出了显著的性能提升,准确率分别提高了6.17%和5.60%。 翻译能力:在机器翻译任务中,Marco-o1展现了惊人的实力,能够准确理解和翻译俚语表达,显示出其在多语言和翻译领域的潜力。 易于使用:Marco-o1提供了快速上手指南,用户可以通过几行代码直接加载模型,并使用vLLM加速...
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...
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。模型通...
Marco-o1-MCTS (mini-step of 32 tokens):使用 32 个 token 的 mini-step 作为一个动作(32 个 token)。 测试过程中,每个模型都使用了 CoT 提示来确保推理过程的一致性。 结果表明:在 MGSM-en 数据集中,Marco-o1-CoT 比 Qwen2-7B-Instruct ...
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...
11 月 22 日,阿里巴巴国际数字商业集团MarcoPolo团队发布了 Marco-o1,这是一种旨在推进开放式问题解决的大型推理模型 (LRM)。当然该工作也提到:这是一项正在进行的探索性工作,仍有进一步改进的空间。 这篇论文篇幅并不长,让我们来梳理下技术细节。 论文标题:Marco-o1: Towards Open Reasoning Models for Open-Ended...
11 月 22 日,阿里巴巴国际数字商业集团的 MarcoPolo 团队发布了 Marco-o1,这是一种旨在推进开放式问题解决的大型推理模型(LRM)。这项工作仍然是一个探索性的项目,还有很大的改进空间。虽然o1 模型在 AIME 和 CodeForces 等测试中都展示了强大的推理能力,但 Marco-o1 的目标是超越结构化挑战,实现跨多个领域的泛化,...
Marco-o1-MCTS (step):使用每个推理 step 作为一个动作(step); Marco-o1-MCTS (mini-step of64tokens):使用64个 token 的 mini-step 作为一个动作(64个 token); Marco-o1-MCTS (mini-step of32tokens):使用32个 token 的 mini-step 作为一个动作(32个 token)。
在人工智能领域,大推理模型(LRM)正变得越来越重要,它们不仅能够处理有明确答案的问题,还能够应对那些没有标准答案的开放式问题。Marco-o1 模型的提出,标志着我们在开发能够处理更复杂、更现实问题解决任务的 AI 技术上迈出了重要的一步。 我们翻译解读最新论文:Marco-o1,文末有论文信息。