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DeepSeek與Kimi揭示o1秘密,思維鏈學(xué)習(xí)方法顯成效

科技綠洲 ? 來源:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 作者:網(wǎng)絡(luò)整理 ? 2025-02-18 15:13 ? 次閱讀
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據(jù)消息,OpenAI近日發(fā)布了一項(xiàng)重要研究報(bào)告。報(bào)告指出,DeepSeek和Kimi兩家機(jī)構(gòu)通過獨(dú)立研究,成功利用思維鏈學(xué)習(xí)方法,在數(shù)學(xué)解題與編程挑戰(zhàn)中顯著提升了模型的綜合表現(xiàn)。

Kimi的研究員Flood Sung在隨后的發(fā)文中詳細(xì)闡述了這一發(fā)現(xiàn)。他提到,長思維鏈的有效性在內(nèi)部實(shí)驗(yàn)中已經(jīng)得到了驗(yàn)證。在實(shí)際訓(xùn)練過程中,研究人員發(fā)現(xiàn)模型的表現(xiàn)會(huì)隨著訓(xùn)練的深入而不斷提升,并且token數(shù)也在不斷增加。這一現(xiàn)象表明,在強(qiáng)化訓(xùn)練的過程中,模型能夠自我涌現(xiàn),進(jìn)一步提升其解題能力。

值得注意的是,就在1月20日,DeepSeek和Kimi在同一天發(fā)布了各自的推理模型R1和k1.5。這兩款模型的發(fā)布,無疑是對(duì)其研究成果的進(jìn)一步驗(yàn)證和展示。

此次DeepSeek與Kimi的研究不僅揭示了o1的秘密,更為人工智能領(lǐng)域的發(fā)展帶來了新的啟示。思維鏈學(xué)習(xí)方法的成功應(yīng)用,為提升AI模型的解題能力和編程能力提供了新的思路和方法。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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