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可验证过程奖励在提升大模型推理效率中的探索与实践

美团业务研发搜推平台部算法团队创新提出可验证过程奖励机制(VSRM),针对大模型推理中的冗余回复与过度思考问题,精准奖励有效推理步骤,显著缩减输出长度并提升推理效率。VSRM通过步骤级正确率增益评估,有效抑制无效步骤,兼容主流强化学习算法,助力高效、可靠的复杂推理任务。 1 背景 以 DeepSeek-R1 为代表的大规模推理模型,通过简单有效的强化学习后训练方法,培养了强大的推理能力,但却导致模型倾向于生成冗余的回复。这使得模型在为每个输入请求生成响应时,需要花费更多的时间以及计算资源,最终消磨用户的耐心。 针对这一缺陷,来自业务研发搜推平台部的算法团队提出可验证的过程奖励机制(VSRM),鼓励 CoT 中的"有效步骤",惩戒"无效步骤",最大限度保持性能的同时,实现高效推理。 论文下载地址 :PDF 通过在数学任务上的实验显示,在多个常用 Benchmark 上,VSRM 加持的后训练使得不同尺度的模型实现了输出长度的大幅缩减,甚至在部分情况下提升了模型表现。 2 过度思考问题的本质 此前的工作将过度思考问题的现象总结为:对于一个问题,模型倾向于给出多种不同的解答,特别简单的问题。...

DeepMind 携手耶鲁大学发布 C2S-Scale27B 模型

谷歌 DeepMind 近日与耶鲁大学合作,推出了一款名为C2S-Scale27B的全新人工智能模型。该模型基于开放的Gemma 模型系列构建,专注于复杂的单细胞分析,并成功发现了一条此前未知的癌症治疗途径。 C2S-Scale27B 的主要发现是识别出药物Silmitasertib (CX-4945)是一种“条件增强剂”。这意味着在特定条件下,这种药物能够使肿瘤细胞更容易被免疫系统识别并清除。 据 DeepMind 团队称,这一成果为新型生物学发现提供了一个重要蓝图。他们表示:“通过遵循尺度定律并构建像 C2S-Scale27B 这样的大型模型,我们可以创建足够强大的细胞行为预测模型,以运行高通量虚拟筛选、发现情境条件下的生物学,并生成基于生物学的假设。” 在模型识别出这一潜在治疗途径后,研究团队利用人类神经内分泌细胞模型进行了实验室实验,成功证实了这一预测。在此之前,C2S-Scale 模型已经在两种不同的免疫环境中模拟了4000多种药物的作用。

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