一個高效能模型,採用名為「反思調整」(Reflection-tuning) 的新技術訓練而成,此技術教導 LLM 偵測其推理中的錯誤並修正方向。

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在採樣過程中,模型會先在 <thinking></thinking> 標籤內輸出推理過程,然後一旦對其推理感到滿意,就會在 <output></output> 標籤內輸出最終答案。 這些標籤都是特殊 token,已訓練到模型中。

這使模型能夠將其內部想法和推理與最終答案分開,從而改善使用者體驗。

<thinking> 區段中,模型可能會輸出一個或多個 <reflection> 標籤,這表示模型已在其推理中發現錯誤,並將嘗試在提供最終答案之前修正它。

參考文獻

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