突破单链思考上限,清华团队提出原生“并行思考”scale范式
近年来,大语言模型(LLMs)在复杂推理任务上的能力突飞猛进,这在很大程度上得益于深度思考的策略,即通过增加测试时(test-time)的计算量,让模型生成更长的思维链(Chain-of-Thought)。然而,这条路径正面临着一个明显的瓶颈:随着计算资源的持
近年来,大语言模型(LLMs)在复杂推理任务上的能力突飞猛进,这在很大程度上得益于深度思考的策略,即通过增加测试时(test-time)的计算量,让模型生成更长的思维链(Chain-of-Thought)。然而,这条路径正面临着一个明显的瓶颈:随着计算资源的持
近年来,大语言模型(LLMs)在复杂推理任务上的能力突飞猛进,这在很大程度上得益于深度思考的策略,即通过增加测试时(test-time)的计算量,让模型生成更长的思维链(Chain-of-Thought)。