揭开法学硕士中长链思维推理的神秘面纱

这篇指南深入探讨了大型语言模型（LLMs）中长链式思维（CoT）推理的复杂世界。由Yuxuan Tong撰写，该论文系统地研究了LLMs如何发展执行延伸推理能力的机制。值得注意的是，研究揭示了虽然监督微调（SFT）有助于训练效率，但并非必不可少。该研究强调了奖励塑造在稳定CoT轨迹长度方面的重要性，并强调了在强化学习（RL）中扩展可验证奖励的必要性，以增强LLMs的推理能力。一个重要的收获是利用带有过滤机制的嘈杂的、从网络中提取的解决方案，以帮助LLMs解决STEM领域等超出分布范围的任务。研究还指出，虽然LLMs固有地具有基本的错误校正技能，但通过RL激励更复杂的任务是一个计算密集的工作。对于那些对优化LLMs训练策略感兴趣，特别是在增强CoT推理方面，本文提供了宝贵的见解和实用指南，包括可供实施的易于理解的代码。- 大型语言模型（LLMs）通过扩展推理计算能力可以提升推理能力，长链思维（CoTs）可以实现回溯和错误修正等策略。 - 强化学习（RL）是发展这些能力的关键方法，但长CoTs出现的条件尚不清楚，RL训练需要仔细设计选择。 - 通过广泛的监督微调（SFT）和RL实验，确定了使模型生成长CoT轨迹的关键因素。 - SFT可以简化训练并提高效率。 - 推理能力随着训练计算能力的增加而出现，但其发展并不保证，因此奖励塑造对于稳定CoT长度的增长至关重要。 - 缩放可验证的奖励信号对于RL至关重要。 - 基本模型中已经存在错误修正等核心能力，但通过RL有效地激励这些技能以完成复杂任务需要大量计算，并且衡量它们的出现需要细致的方法。 - 这些见解为优化训练策略以增强LLMs中的长CoT推理提供了实用指导。