AI交流(进群备注:Reasoning Gym)

Reasoning Gym是一个用于训练推理模型的Python库,能够生成无限多的推理任务,旨在通过强化学习提升模型的逻辑和算法推理能力。该项目支持多种推理数据集,易于集成和扩展,以满足研究和开发的需求。
Reasoning Gym的特点:
- 1. 生成无限多的推理任务
- 2. 支持逻辑和算法推理能力的强化学习
- 3. 提供多种推理数据集
- 4. 易于集成和扩展
Reasoning Gym的功能:
- 1. 用于研究和开发新型推理模型
- 2. 用于评估现有推理算法的性能
- 3. 在教育和学习中用于推理能力的提升
- 4. 作为基准测试平台进行模型对比
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Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners, or, Four Habits of Highly Effective STaRs论文 – 语言模型自我提升的四种关键认知行为
该研究论文探讨了语言模型通过强化学习实现自我提升的四种关键认知行为:验证、回溯、子目标设定和向后链式推理。研究发现这些行为对模型在可验证任务上的自我提升至关重要。通过比较Qwen-2.5-3B和Llama-3.2-3B模型在Countdown游戏中的表现,发现Qwen自然表现出这些行为,而Llama需要示例引导才能提升。研究还表明,推理行为的出现比答案的正确性更重要,并通过数据过滤和继续预训练使Llama匹配Qwen的表现。
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