DeepSeek 提出「CodeI/O」:通过代码输入-输出预测提炼推理模式
DeepSeek 团队最近提出了一种名为「CodeIO」的新方法,用来提升大型语言模型(如ChatGPT等)的推理能力。传统方法通常专注于训练模型解决数学题或生成代码,但其他类型的推理任务(如逻辑推理、科学推理)由于缺乏高质量的训练数据,效果往往不佳。 这项研究的核心思路是:用代码教模型“解题思维”。 代码中其实隐藏着丰富的“解题套路”。例如,一段计算阶乘的代码,本质上包含了“从1连乘到n”的数学推理步骤。 CodeIO 的巧妙之处在于: 1. 把代码变成“输入-输出”练习题:给定一个代码函数和输入,让模型预测输出;或者给定代码和输出,让模型反推输入。 2. 用自然语言描述推理过程:模型需要像学生写解题步骤一样,用文字说明“为什么输入A会得到输出B”,而不是直接生成代码。这种“思维链”训练让模型学会通用的推理方法,比如如何拆解问题、如何验证条件等。 如何实现? ⭐收集代码:从算法题库、数学问题等来源筛选45万多个代码函数。 ⭐生成练习题:为每个代码函数自动生成多组输入输出对,例如测试阶乘函数时,输入5对应输出120。 ⭐让模型“写解题步骤”:使用一个强大的开源模型(DeepSeek-V...
