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小紅書Hi Lab團隊提出可大幅降低平均思考長度的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式

新榜商橋
情報行業(yè)動態(tài)

新榜訊 6月19日,小紅書技術(shù)團隊發(fā)布消息,其深度思考模型借助Test - Time Scaling(測試時擴展)顯著提升了模型推理能力,不過也產(chǎn)生了大量冗余和無效思考情況。小紅書Hi Lab團隊為此提出Think When You Need的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方式,在不影響最終效果的情況下,實現(xiàn)了動態(tài)CoT能力,讓平均思考長度大幅降低。實驗表明,這一理念在推理及非推理等各類任務(wù)中具有廣泛適用性。此外,團隊還有一項重要發(fā)現(xiàn),在相同任務(wù)下,參數(shù)量大、更為“聰明”的模型所需的思考長度更短,該現(xiàn)象與當前深度思考模型的表現(xiàn)相悖,卻高度契合人類認知。


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