不过,这种 RL 过程类似于常用的 RLHF 方法,后者通常应用于偏好调整 LLM。(我在我的文章《LLM 培训:RLHF 及其替代方案》中更详细地介绍了 RLHF 。)但是,如上所述,DeepSeek-R1-Zero的关键区别在于它们跳过了用于指令调整的监督微调 (SFT) 阶段。这就是为什么他们将其称为“纯”RL。(尽管 LLM 背景下的 RL ...
步骤 1：LLM 理解问题并生成代码：LLM 首先理解题意，识别出需要使用物理公式来求解。然后，LLM 生成一...
这种“过度思考”不仅浪费算力,在实时交互场景(如自动驾驶决策)中更可能引发灾难。本文揭秘如何给LLM的“话痨”属性对症下药。 论文:A Survey of Efficient Reasoning for Large Reasoning Models: Language, Multimodality, and Beyond 链接:htt...
LLM Reasoning能力最近大跃进?不,都是「水分」! MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初...
https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-reasoning-llms 2024年,LLM领域最显著的变化即“specialization”(专业化)的提高。我们预测这一趋势会在2025年继续加速。 注:reasoning models后续均指推理模型; 推理模型帮我们改进LLM,使其更加擅长通过中间步骤解决复杂问题,比如解谜,高等数学,编程挑战等。
【https://arxiv.org/pdf/2501.02152Table as Thought: Exploring Structured Thoughts in LLM Reasoning】 这篇文章就多少说不过去了。motivation 是好的,即根据脑科学提出使用结构化推理的方法,但是使用表格的实现方法以及实验效果等等就不尽人意了。甚至 MATH500 和 GSM8k 这种聚光灯下的 math reasoning dataset ...
Agentic Reasoning 是牛津大学推出的一个增强大型语言模型（LLM）推理能力的框架。它通过整合外部工具（如网络搜索、代码执行和结构化记忆），帮助 LLM 解决复杂的多步骤推理问题。Agentic Reasoning 的核心思想是让 LLM 在推理过程中动态调用外部代理，实时检索信息、执行计算分析和组织复杂逻辑关系。该框架在博士级科学...
例如，面对一道小学数学题，传统指令模型只需30个词就能解答，而某LRM模型竟用了1248个词，相当于写一篇小作文。这种“过度思考”不仅浪费算力，在实时交互场景（如自动驾驶决策）中更可能引发灾难。本文揭秘如何给LLM的“话痨”属性对症下药。论文：ASurveyofEfficientReasoningforLargeReasoningModels:Language,Multimodality...
1. LLM Reasoning是未来五年的研究热点,我们也有充足的资源做有影响力的工作; 2. 导师在生成模型和LLM领域经验丰富,有能力,也有精力指导你; 3. 我们会给优秀的RA提供次年的读博机会。 我期待的你 必备项: 1. 专业背景:数学、统计、人工智能、计算机、数据科学等相关专业(本科硕士均可) ...
📄LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models– Available on Authors:Komal Kumar∗, Tajamul Ashraf∗, Omkar Thawakar, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal, Mubarak Shah, Ming-Hsuan Yang, Phillip H.S. Torr, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan. ...