همانطور که میدانید، اخیراً مطالب زیادی در مورد آخرین تحقیقات مربوط به استدلال در مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) نوشتهام. قبل از پست بعدی وبلاگم که بر تحقیقات متمرکز است، میخواستم به عنوان تشکر از حمایت مستمر شما، چیزی ویژه به مشترکین پولی خود ارائه دهم.
بنابراین، نوشتن کتاب جدیدی را در مورد نحوه عملکرد استدلال در LLMها آغاز کردهام و در اینجا فصل اول آن را با شما به اشتراک میگذارم. این فصل تقریباً ۱۵ صفحهای، مقدمهای بر استدلال در زمینه LLMها است و مروری بر روشهایی مانند مقیاسبندی زمان استنتاج و یادگیری تقویتی ارائه میدهد.
از حمایت شما متشکرم! امیدوارم از این فصل لذت ببرید و منتظر پست بعدی وبلاگ من در مورد تحقیقات استدلال باشید!
خواندن خوش،
سباستین
فصل ۱: مقدمه
به مرحله بعدی مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) خوش آمدید: استدلال. LLMها نحوه پردازش و تولید متن ما را متحول کردهاند، اما موفقیت آنها عمدتاً ناشی از تشخیص الگوهای آماری بوده است. با این حال، پیشرفتهای جدید در روششناسیهای استدلال اکنون LLMها را قادر میسازد تا وظایف پیچیدهتری مانند حل معماهای منطقی یا محاسبات چند مرحلهای را انجام دهند. درک این روششناسیها تمرکز اصلی این کتاب است.
در این فصل مقدماتی، شما خواهید آموخت:
-
منظور دقیق از "استدلال" در زمینه LLMها چیست.
-
چگونه استدلال اساساً با تطبیق الگو تفاوت دارد.
-
مراحل متعارف پیشآموزش و پسآموزش LLMها.
-
رویکردهای کلیدی برای بهبود تواناییهای استدلال در LLMها.
-
چرا ساخت مدلهای استدلال از پایه میتواند درک ما را از نقاط قوت، محدودیتها و بدهبستانهای عملی آنها بهبود بخشد.
پس از ایجاد مفاهیم بنیادی در این فصل، فصلهای بعدی به سمت نمونههای کدنویسی عملی و کاربردی تغییر جهت میدهند تا مستقیماً تکنیکهای استدلال برای LLMها را پیادهسازی کنند.