Какие ключевые достижения были сделаны в области рассуждения в больших языковых моделях?

Некоторые ключевые достижения в области рассуждения в больших языковых моделях (LLM):

• Техника промптинга CoT Chain-of-Thoughts («цепочка мыслей»). llmstudio.ru Позволяет вызывать пошаговые процессы человекообразного рассуждения во время инференса без дополнительного обучения. llmstudio.ru Этот подход значительно улучшает точность рассуждений предварительно обученных LLM. llmstudio.ru
• Обучение с подкреплением. www.chatpaper.ai Позволяет автоматически генерировать траектории рассуждения высокого качества с помощью алгоритмов проб и ошибок. www.chatpaper.ai Такой подход расширяет возможности рассуждения LLM за счёт предоставления большего объёма обучающих данных. www.chatpaper.ai
• Использование данных, аннотированных человеком. llmstudio.ru Такие данные помогают LLM, изначально обученным на общих текстовых корпусах, соответствовать сложным человеческим ценностям и этическим соображениям. llmstudio.ru Также они позволяют тонкой настраивать модели для конкретных задач. llmstudio.ru
• Визуализация промежуточных шагов рассуждения. postnauka.org После того как DeepSeek внедрили такую визуализацию, другие крупные модели тоже начали показывать ход генерации ответа. postnauka.org
• Применение подхода LLM Programs. habr.com Задача разбивается на последовательность логически независимых шагов, каждый из которых решается отдельно. habr.com Такой подход позволяет увеличить доступный контекст, повысить интерпретируемость процесса и сократить требования к дообучению. habr.com