近年來,隨著大語言模型的廣泛應(yīng)用,o1-like模型在推理任務(wù)中展現(xiàn)出過度思考的低效問題。騰訊AI實驗室與上海交通大學(xué)的研究揭示了這一現(xiàn)象,并提出了通過引入效率指標(biāo)來優(yōu)化模型資源利用的新方法。實驗結(jié)果顯示,優(yōu)化策略顯著降低了計算資源的消耗,同時提高了模型在簡單任務(wù)上的準(zhǔn)確性。

研究揭示o1-like模型在簡單問題上存在“過度思考”現(xiàn)象,導(dǎo)致不必要的計算資源浪費。
通過引入結(jié)果效率和過程效率指標(biāo),研究者優(yōu)化模型的計算資源利用,提升推理的有效性。
實驗結(jié)果顯示優(yōu)化策略顯著減少token使用,同時保持或提高模型在簡單任務(wù)上的準(zhǔn)確性。
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