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具体而言,以DeepSeek-V3Base模型为基础,采用群体相对策略优化(GRPO)作为强化学习框架。奖励信号仅依据最终预测结果与真实答案的一致性来确定,不对推理过程本身施加任何约束。在解决推理问题时,该模型倾向于生成更长的响应内容,在每个响应中融入验证、反思以及对多种替代方法的探索。尽管并未明确教授模型如何进行推理,但它通过强化学习成功掌握更优的推理策略。

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论文摘要中表示,推理能力作为人类智能的基石,能够支持从数学问题求解、逻辑演绎到程序编写等复杂认知任务。人工智能领域的最新进展表明,当大型语言模型(LLMs)的规模达到足够程度时,能够展现出包括推理能力在内的涌现性特征,然而,要在预训练阶段实现这类能力,通常需要耗费大量计算资源。

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