AI交流(进群备注:chatgpt-algorithm)

这个开源项目提供了ChatGPT,一个可以进行人工对话的聊天机器人。此外,项目还可以使用算法和数据结构来测试ChatGPT的解题技能。用户可以将问题输入到ChatGPT中,然后ChatGPT会进行计算并给出答案。这个项目的论文详细介绍了ChatGPT的实现和应用,同时还提供了一个对话式库来帮助ChatGPT进行解题。值得注意的是,这个项目似乎是基于3.5版本而不是GPT-4版本的ChatGPT。
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思绪四散:关于o1类LLMs的欠思考现象论文 – 揭示LLMs推理缺陷并提出改进策略
该项目研究揭示了o1类大型语言模型(LLMs)在复杂推理任务中存在的‘欠思考’现象,即模型倾向于频繁切换不同推理思路而未能深入探索有前景的路径。研究通过三个挑战性测试集(MATH500、GPQA Diamond和AIME)和两个代表性开源o1类模型(QwQ-32B-Preview和DeepSeek-R1-671B)的实验,系统分析了这一问题。研究发现错误回答比正确回答使用更多令牌且思路切换频率更高,超过70%的错误回答包含至少一个正确思路。为量化欠思考,研究引入了ξ_UT指标,并提出‘思路切换惩罚(TIP)’解码策略,通过阻止过早的思路转换来提升模型在挑战性数据集上的准确率。实验结果显示TIP策略显著提高了模型性能,且无需微调模型。
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