Xinzhiyuan报告编辑：KingHz [Xinzhiyuan简介]为什么研究DeepSeek研究可以创建大型“集体”模型
Xin Zhiyuan的编辑报告：KingHz [Xin Zhiyuan简介]为什么DeepSeek的加强学习GRPO给出了“集体顿悟”的大型模型？香港科学技术大学的最新研究，滑铁卢，Tsinghua和其他团队提供了一个解释：使用RL，LLM推理自愿分层 - 首先将基本的“实施”结合在一起，然后探索高水平的“计划”。基于此，还提出了更强的HICRA算法。众所周知，学习（RL）可以提高LLM语言模型推理的能力。但是没有人清楚地解释：为什么会发生这种情况？最近，香港科学技术大学的研究人员，滑铁卢大学，Tsinghua大学和其他机构已向ARXIV提交了预印本，该研究人员首次宣布，大型模型学会了以人类的方式与基础计划实施的高级方法进行推理。纸张链接：https：//arxiv.org/abs/2509.03646 -DeepSeek如何让LLM找到推理？尽管对加固的研究（RL）已成为提高LLM推理复杂能力的令人不安的技术，但其内部机制始终尚不清楚。在论文中，Deptseek研究小组强调了加强的重要性：大型模型与强化环境相互作用，以及自然会出现诸如反思和重新评估之类的行为。他们提供了两个重要的实验线索：缩放长度和AH力矩。在培训过程中，DeepSeek-R1-Zero心理时间继续增长，自然要使用更多的心态来解决推理任务，如下图所示。在加强研究（RL）中，DeepSeek-R1-Zero对训练集的平均长度。在DeepSeek-R1-Zero的中间版本中，AI出乎意料地进入了“ Eprivation Monk”。他们认为这是St的“力量与美丽”强化的乌迪。 Deepseek-R1-Zero的中间版本展示了一个有趣的“解释时刻”：模型学会使用拟人化的方法来表达思维过程，这一点的独特之处在于他们复刻了许多实验室。为什么？为什么强化教育会提高LLM的推理能力？这些问题之前都没有解释清楚。回归本植破坏：诸如“解释时刻”之类的令人困惑的现象并不是孤立的事件，而是推理层次结构出现的迹象，类似于人类识别程序的高层战略规划与低层实施之间的分离。此时，促进推理能力提升的基础强化机制是：模型先强化基础执行能力，再自主发展战略规划能力。第一阶段（较低的整合技能）：以下降为标志实施令牌（实施令牌）的熵价值的SE，该模型着重于整合低级技能（例如算术计算，格式规格）。第2阶段（高级计划探索）：高级计划中的重点学习变化，其特征是改善语义差异 - 对代币的多种计划（代币计划），该模型将继续增强其理解能力和长期扩展的影响。图1 ：（左）大语言模型的推理过程提出了分层推理结构：高水平的方法计划和基础计划实施。 。研究人员通过识别两种类型的令牌证明了这一变化：令牌实施与特定的操作措施相对应，并且可以在“测试其他方法”等战略表达中看到代币计划。他们发现，当该模型掌握了令牌实施时，这与改善推理卡比比直接相关情节和链的扩展。基于此，团队建议了一种分层检测到的信用机制（HICRA）。与传统分布的减肥重量不同，Hicra专注于增强代币计划研究的重量，从而加快探索模型和结合技术的能力。实验表明，Hicra总是比基本的GRPO方法更好，并且在模型具有稳定的实施技能时最好 - 如果实施的基础较弱，HICRA的好处将难以执行。这项研究的基本含义是，推理能力的真正崩溃源于提高计划能力，而不是仅优化实施的细节。对增强增强的研究研究的两阶段实验分析表明，通过增强研究训练的大型语言模型通常不会改善，但遵循了对动态TRA的两阶段研究随着时间的流逝，通过“绩效瓶颈”进行构成。阶段1：在拆除可靠的程序引擎的早期阶段，该模型着重于掌握基本功能。它学会了值得信赖的，可以采取低水平的操作措施，例如格式规格，算术操作和替换变量。这个阶段反映在“实施令牌”的不确定性（混乱和令牌熵）的迅速否认。 RL练习动力学：实现令牌的熵（图中的颜色-the）减少，而AOF计划令牌的语义熵（图中的红线）增加。研究人员监测家庭模型代表的动态训练曲线。上面的前两个支柱表明，该模型最初着重于该计划的聚合阶段，表示模型混乱（增加了信心）和代币实施（更肯定）的熵（更肯定）。改变PL之后开头的计划策略（第三列），差异 - 语义熵的策略继续增长在QWEN模型上，或者在观点之后出现在Llama模型中，与不断提高准确性和推理链的不断提高和扩展相关的是紧密的模型或易于了解的数据，该阶段的可能性很小，并且不可能降低该模型，并且不可能降低这种范围的能力，并且不可能降低基本水平，并且不断降低了一定的水平。令牌。第2阶段：主高级策略计划当模型为低级技能奠定坚实的基础时，边境学习将会改变。绩效改进是由探索和掌握高级技术的驱动的，例如选择新技术，回溯或识别主要定理。计划A令牌通过测量熵的使用，这项研究证明了这一变化。语义熵用于显示差异 - 模型的高级战略计划。语义熵Of计划令牌（红线，第三列）从变化的开头或点继续增加，并且这种增长同时增加了推理和缩放长度的正当性。它表明该方法正在积极扩展计划的库，以持续改进推理能力。这与该计划聚集阶段的令牌级熵的急剧下降形成鲜明对比。这种“神秘现象”的披露这个层次结构框架为一些长期的学习和强化培训中的奇迹提供了一个统一，清晰的解释：1。“解释的时刻”并不是偶然的光明。这种类型的转折点不是人才的随机爆炸，而是行为特征的特定信号：模型“发现掌握 - 强化”是一种强烈的高水平方法（例如自我反射）。当该方法牢固地集成和实施时，EL性能会突然改善。 2。“长度缩放”来自更好的计划。当该模型探索更丰富，更精致的技术（包括分类，预先计划，回溯等）时，它自然会产生更长，更结构化的推理链。更长的产出通常意味着更高的成功率和更好的性能。 Sa madaling salita, ang kababalaghan ng "mas mahaba ang output, mas tumpak na ito ay mahalagang isang panlabas na pagpapakita ng mga pinahusay na pagbabago ng mataas na antas. Sa panahon ng pagsasanay, ang paghila ng pangkalahatang curve. Ang pagkakaiba -iba。 GRPO基线的强大方式，并显着确认了计划的有效性到令牌。与座椅模型的性能进行比较。表2：在多模式推理基准测试中，HICRA和GRPO性能的比较是探索加固研究的最有效方向。目前，通过扣除次数失败的错误类型评估了进化定律。首先，通过Manu -Manu -Manu评估失败的情况，四个不同的错误原因已被蒙上了问题。 Then, the GPT-4O is used to sort out each case of failure in the corresponding cause through multiple options form of question, and finally these categories are inserted into two main categories: "planning and approach" (such as logical defects, high-level planning errors) and "other mistakes" (poetry "D of calculation errors, fact-retrieval errors). The assessment shows that the main advantage of the reinforcement study (RL) is to correct the errors在高度的政策而不是轻度的计算错误中，它也引起了Hicra设计的理念这将着重于计划令牌。如下图5所示，Hicra的成功与比GRPO保持更高的语义水平密切相关。高级技术的较高多样性与更强，更稳定的验证准确性直接相关，证明了重点探索方法是提高推理能力的主要驱动力。哪些指标可以有效地监视探索技术？对于研究诊断方法而言，对勘探方法的准确测量很昂贵。但是，目前，诸如熵的熵水平之类的常见指标可能会产生误导。 1。令牌级的熵量的缺陷：此指示器有时会转换为低水平，而错过了从业者为“崩溃”。但这是错误的。代币的大量实施水平很低，导致熵水平值，这些令牌本身倾向于预测（即低渗透状态）。减少熵V令牌较低级别的ALUE将降低全球平均熵量，但这并不意味着勘探将停止。相反，只要语义熵保持较高，这意味着该模型正在积极探索新的高阶技术，并且其性能尚未改善。 2。通过@k指标的盲点：通过K尝试的成功率测量的指标有时饱和（例如，所有查询都可以解决），从而导致无法确定在另一个训练的另一阶段进行程序的优势和缺乏或缺乏程序或监测正在进行的动态研究。语义熵可以有效防止这些缺陷。它直接衡量差异 - 战略选择是不同的。如下图所示，语义熵始终保持强大的差异力：当令牌熵值崩溃并通过@8饱和时，它仍然可以清楚地显示Hicra连续战略探索的好处离子。它使其成为监视实际推理发展的可靠指南。当将令牌熵（右）的数量进行GCollaps并通过@8（右第二）失败饱和度时，语义熵（左）清楚地表明了HICRA探索的持续优势，这与提高最终准确性速率正相关。现有的研究表明，使用高熵“双性令牌”作为决定模型推理过程中点的代理指标。链接：https：//arxiv.org/abs/2506.01939基于熵的令牌和在功能中确定的令牌之间有什么关系？在研究中发现了基本的不对称性：虽然大多数计划的令牌显示出较高的熵特性（如接近方法的预期），但相反的关系无法处理。大多数高熵令牌都不计划代币，它们通常与thatexpersed的方式或不影响一般方法的低级别计算的方式相匹配。它宣布了依靠Solel的限制y在熵令牌上具有准确的语义操作。尽管该操作指定的大多数计划的令牌具有较高的熵属性（左下），但高熵的高令牌不是计划代币的有效代理指标，因为其中大多数人都假定其他操作（左下）。参考文献：https：//arxiv.org/abs/2509.03646Https：//www.rohan-paul.com/p/new-pper-hows-why-why-why-why-why-why-mproveshtps：//tiger-iiger-i-i-i-i-i-i-i-i-i-i-lab.github.io/hierarchical-chineer/
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