TeleAI “复杂推理大模型” 达竞赛级数学表现,评分超 o1-preview
时间:2025-01-26 12:10:03 372浏览 收藏
从现在开始,我们要努力学习啦!今天我给大家带来《TeleAI “复杂推理大模型” 达竞赛级数学表现,评分超 o1-preview》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点,如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方,欢迎留言呀!我们一起讨论,一起学习!
中国电信人工智能研究院(TeleAI)近日正式发布了其复杂推理大模型TeleAI-t1-preview,即将登陆天翼AI开放平台。该模型采用强化学习训练方法,通过引入探索和反思机制,显著提升了在数学推导和逻辑推理等复杂问题上的准确性。
早在1500多年前,祖冲之就已指出复杂事物规律并非超自然,而是可通过观测和数据推理严谨求证。 数学的系统性和关联性,以及通过推理找到问题根源,一直是数学发展的核心。TeleAI-t1-preview正是在这一理念的指引下,致力于构建严密的思维链路,避免模型产生幻觉。
TeleAI-t1-preview:超越标杆,达到竞赛级水平
在权威数学基准评测AIME 2024和MATH500中,TeleAI-t1-preview分别取得了60分和93.8分的高分,大幅领先OpenAI o1-preview和GPT-4o等模型。在研究生级别问答测试GPQA Diamond中,其得分更是超过了GPT-4o,与Claude 3.5 Sonnet不相上下。
以下展示TeleAI-t1-preview在2024年全国高中数学竞赛试题中的解题过程:面对复杂的三角函数等式,模型通过多次假设尝试和思路调整,逐步简化等式,最终得出正确答案。
TeleAI-t1-preview不仅提供答案,更完整呈现解题思路,便于学习者理解背后的逻辑和方法。例如,在概率论考研试题中,模型先解释“泊松分布”概念,再给出解题步骤和答案。
TeleAI-t1-preview甚至能够处理古文数学题,例如《九章算术》中的题目。它先将文言文转换为现代汉语,再进行数学推导和解答,并进行古今单位换算。
在复杂的策略推理问题上,TeleAI-t1-preview也展现出强大的能力,能够清晰地分析游戏规则,并给出合理的解题策略和特殊情况的考虑。
创新训练策略,保障推理有效性
TeleAI在TeleAI-t1-preview的训练中采用了创新策略,确保推理过程的准确性和有效性:
- 数据准备阶段:构建了以数学为核心,多学科为补充的高质量推理数据集。
- Judge Model:训练了一个评估模型来分析和评估长思考链路的正确性。
- SFT阶段:使用MCTS构造高质量长推理数据,并结合Judge Model进行错误修正。
- 强化学习阶段:使用基于规则的奖励模型,进一步提升模型的逻辑推理能力。
TeleAI-t1-preview通过直观呈现的思维链,提升了模型的可解释性和透明度。TeleAI将持续在推理模型领域进行探索,推动人工智能的发展。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
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