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网站一直没有收录,搜索引擎排名优化建议,焦作做网站,工程公司起名字大全免费文章介绍了一种新型大模型推理范式answer → think → answer#xff0c;即模型先直接回答问题#xff0c;若置信度高则输出#xff0c;否则再进行推理输出改进答案。这种设计区分了简单问题和复杂问题#xff0c;只在必要时使用推理#xff0c;有效减少了思维…文章介绍了一种新型大模型推理范式answer → think → answer即模型先直接回答问题若置信度高则输出否则再进行推理输出改进答案。这种设计区分了简单问题和复杂问题只在必要时使用推理有效减少了思维链长度。通过双答案奖励机制和早停策略该范式在保持高精度的同时提高了推理效率实验证明其性能优于传统推理模型。距离OpenAI发布O1已经过去了一年多的时间现在推理模型也已经成了大模型推理的标配。去年过年的时候DeepSeek凭借R1也火遍了全国于是各种推理范式层出不穷其中最常见的就是混合推理范式。推理模型使用增加推理时间来换取高精确度但是问题也很明显就是推理速度慢在得到正确答案之前你必须容忍它输出的长长的思维链。一开始思维链又臭又长过度的反思是常见的问题。经过一年时间的打磨现在模型的思维链的质量都比较高而且输出速度也大幅度提高。今天我们介绍一个有意思的关于思维链的工作——VideoAuto-R1。这是一个多模态问题的推理模型但是却可以无缝推广到任意的推理模型。一、一次思考、两次回答这篇论文的核心就是answer → think → answer 。一次思考两次回答。以往的推理模型都是在回答之前进行推理然后输出答案。这次我们将推理模型和非推理模型结合起来先让模型回答一个答案如果这个答案置信度比较高那么直接输出这个答案。否则我们再进行推理再输出改进以后的答案。这里我们这么做的目的是要回答一个问题模型进行推理是必要的吗显然对于简单的问题模型自己依靠自身的知识就能很好的回答我们无需进行推理。只有那些复杂的问题我们才需要引入思维链来推理。这种思想很自然学术界和工业界也进行过一些探索。比如混合推理模型使用空标签来控制是否进行推理。也有更复杂的设计使用一个特殊的token进行是否进行推理的决策。但是感觉都差一点意思。因为本身一个问题的难易很难进行定义。在构建训练数据集的时候很容易引入人的偏见。反倒是这种先回答试试的方式更自然。接下来我们看看如何实现这种”一次思考两次回答“的范式。二、模型训练说到推理模型的训练自然想到的就是强化学习和GRPO。我们先来看看怎么引导模型输出我们想要的格式这就是模型的system prompt:在提示词中我们使用了COT首先告诉模型直接输出答案不要思考过程。如果模型不确定要生成Let’s analyze the problem step by step然后剩下的就是我们熟悉的格式将思考的过程输出在标签内答案生成在boxed{}内。在强化学习中最重要的是奖励的设计。这次我们设计了一个双答案奖励的机制。具体来说就是提取前后两次的答案然后这两次答案分配的权重是不一样的。如果两次答案都是对的那么第二次的答案的权重会高于前一次。如果第一次对第二次不对我们就要惩罚模型。完整的奖励函数的表达式如上所示。这里有一项fallback的奖励它只有两个值0和1。如果第一次回答是Let’s analyze the problem step by step并且第二次答案是对的那么奖励就是1。这是为了鼓励模型在遇到难题的时候不要胡乱编造答案而是鼓励使用推理模式来解决问题。上面是在进行训练的时候那么推理的时候怎么办推理的时候我们设计了一个早停机制。具体来说我们要先计算一下模型输出的置信度如果置信度很高超过一定的阈值我们就直接输出答案。否则我们继续进行推理。置信度的计算也比较直接使用长度归一化的置信度计算如果模型的答案是Let’s analyze the problem step by step我们让上面的分数等于”−∞“。三、效果评估对比了主流的视频问答的模型我们发现不仅在思维链的长度上大大减小了而且精度也提高了。由于模型是基于Qwen2.5VL-7B训练的所以我们比较一下和基座模型的表现。依然是思维链的长度更短精度更高。并且在消融实验中我们看到w2w1以及设置fallback回滚项是有效的。这些结果有力地证明了这种范式是可以提升模型的在自动思考方面的表现。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】