我们能够让开源小模型变得比人类更聪明吗

AIGC动态2周前发布 ai-front
223 0 0
我们能够让开源小模型变得比人类更聪明吗

 

文章摘要


【关 键 词】 推理能力开源模型动态思维性能提升知识利用

本文由安全研究员Harish SG撰写,旨在探讨如何提升开源大语言模型(LLM)的推理能力,以期达到或超越闭源模型的性能。Harish SG是德克萨斯大学达拉斯分校网络安全硕士生,同时在思科担任AI安全工程师。他强调,本文观点仅代表个人,与其在思科的工作无关。

文章首先定义了LLM推理,包括逻辑思考、推断、解决复杂问题和根据信息做出决策的能力。尽管LLM未专门训练用于推理任务,但有时表现出类似能力。LLM推理的重要性在于其能提供更深入的理解、解决问题、决策制定、泛化和实际应用。

Harish SG提出,通过提升LLM的推理能力,可以推动科学探索、政策制定和教育、医疗等领域的进步。他受到OpenAI推出的O1和O1-mini模型的启发,决定创建一种新的提示词范式,结合动态思维链、反思和口头强化,以提升LLM的推理能力。

他创建了两组数据集,一组来自JEE Advanced和UPSC预选考试,另一组来自Putnam数学竞赛,以基准测试新的提示词范式。结果显示,应用该范式的模型,特别是Claude Sonnet和Llama 3.1 8b,性能显著提升。Claude Sonnet在应用该范式后得分最高,表明其有能力超越O1。

Harish SG认为,LLM能够创建自己的模拟场景,解决复杂问题时需要多个内部推理步骤,且在回答多项选择题时表现更佳。他建议使用这种提示词范式作为系统提示词以获得更好的性能,并已将实验中使用的脚本、数据集和证明过程开源。

最后,Harish SG提出,LLM就像阅读过数百万本书的人类,但还不知道如何利用这些数据解决问题。作为研究者和使用者,我们需要教会LLM如何利用这些知识。这种推理能力可以应用于构建高效的工作流自动化,应对多个领域的问题。他鼓励有兴趣的人使用GitHub上的资源进行进一步的验证和研究。

豆包-智能助手

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 3524字 | 15分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★

© 版权声明

相关文章

暂无评论

暂无评论...