文章摘要
【关 键 词】 推理模型、人工智能、系统思维、强化学习、模块化框架
ETH Zurich等机构的研究人员提出了推理语言模型（RLM）的蓝图，旨在克服最先进RLM的高昂成本和专有特性带来的可访问性和公平性问题。RLM被视为AI领域的革命性突破，与ChatGPT的出现相提并论，成为迈向通用人工智能（AGI）的新里程碑。
RLM的发展融合了大型语言模型（LLM）、强化学习（RL）和高性能计算（HPC）三个关键方向，共同塑造了能够实现高效“系统2思维”的模型，即结合明确推理与创新问题解决能力的推理水平，区别于“系统1思维”的直觉性、快速且自动化的启发式方法。
RLM架构由推理、训练和数据生成三大流程组成。推理过程从用户输入提示开始，构建推理结构，以树状形式组织模型的推理进展。训练方式取决于训练目标，通常需要微调某些模型。数据生成流程在内部设计上与推理流程类似，主要区别在于它独立于用户请求运行，生成的数据随后用于重新训练模型。
RLM可以分为显示推理和隐式推理，显示推理经过训练可以转化为隐式推理。蓝图提供了一套工具箱组件，用于构建不同的RLM，包括推理方案、操作符、模型与训练范式和流程。通过这些组件的组合，RLM的定义得以实现。
RLM模型常见的训练范式包括监督微调、拒绝采样以及强化学习方法。基于过程的评估已被证明比其他方法更为可靠。监督微调和强化学习分开进行，在多种情况下行之有效。在熟悉的数据分布上进行训练，能够显著影响模型的初步表现和后续的改进。
蓝图提出了模块化框架，对现有的推理语言模型进行了分类，并设计了新架构验证蓝图，为不同推理提出了不同测试基准。这为开发新型推理模型，并为此类设计的分析、评估和比较提供了基础。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 7718字 | 31分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
