Объяснение моделей рассуждений скачать в хорошем качестве

Объяснение моделей рассуждений

Начните разработку с помощью Stream бесплатно: https://gstrm.io/4myOMjc В этом видео мы рассмотрим, как работают модели рассуждений. Мы обсудим их отличия от обычных программ LLM и какие методы используются в процессе обучения. Кроме того, мы обсудим подходы различных поставщиков к решению определённых задач и математические основы, лежащие в их основе (на самом базовом уровне). В заключение мы рассмотрим, когда следует использовать эти модели рассуждений (а когда следует их избегать), а также некоторые распространённые ошибки и методы, которые позволят извлечь из них максимальную пользу. 🔗 Ссылки [1] Давайте проверим пошагово: https://arxiv.org/abs/2305.20050 [2] PRM800K: Набор данных для контроля процессов https://github.com/openai/prm800k [3] Мышление Gemini https://ai.google.dev/gemini-api/docs... [4] Самосогласованность улучшает цепочку рассуждений в языковых моделях https://arxiv.org/abs/2203.11171 [5] Дерево мыслей: осознанное решение задач с помощью больших языковых моделей https://arxiv.org/abs/2305.10601 [6] Учимся рассуждать с помощью LLM https://openai.com/index/learning-to-... [7] Системная карта OpenAI o3 и o4-mini https://cdn.openai.com/pdf/2221c875-0... [8] DeepSeek-R1: Стимулирование способности к рассуждению у LLM с помощью обучения с подкреплением https://arxiv.org/abs/2501.12948 [9] Обучение языковых моделей выполнению инструкций с использованием обратной связи от человека https://arxiv.org/abs/2203.02155 ⏱️ Временные метки 0:00 Введение 1:41 Общие LLM 2:56 Модели рассуждения 5:46 Кейс исследования 7:55 Базовые математические вычисления 10:38 Оптимизация вывода 12:26 Компромиссы 14:36 ​​Резюме