细粒度视觉推理链引入数学领域,准确率暴涨32%,港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
细粒度视觉推理链引入数学领域,准确率暴涨32%,港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈思维链(Chain of Thought, CoT)推理方法已被证明能够显著提升大语言模型(LLMs)在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型(MLLMs)中,CoT 同样展现出了巨大潜力。
来自主题: AI技术研报
10236 点击 2025-06-17 10:21
思维链(Chain of Thought, CoT)推理方法已被证明能够显著提升大语言模型(LLMs)在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型(MLLMs)中,CoT 同样展现出了巨大潜力。
最近,DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展(length scaling),通过强化学习(比如 PPO、GPRO)训练模型生成很长的推理链(CoT),并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星,它不仅突破了传统LLM的局限,还开启了全新的研究方向「思维链学」(Thoughtology)。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程,揭示了其推理链的独特结构与优势,为未来推理模型的优化提供了重要启示。
不怕推理模型简单问题过度思考了,能动态调整CoT的新推理范式SCoT来了!