Modèles de raisonnement algorithmique à tâche unique : comment un petit modèle surpasse un grand LLM
L'article traite de la nécessité pour les modèles de raisonnement d'aller au-delà du raisonnement textuel, en intégrant des outils, des modes multimodaux et des représentations latentes. Les auteurs présentent STARM, un cadre d'entraînement de modèles de raisonnement récursifs qui surpasse nettement les homologues open-source précédents.
Les auteurs soutiennent qu'à l'horizon 2026, les modèles de raisonnement excellents nécessiteront plus qu'un simple raisonnement textuel. Des réponses de haute qualité à la plupart des questions des utilisateurs exigeront l'utilisation d'outils, des modes de raisonnement multimodaux, et parfois des méthodes exotiques comme le raisonnement dans des représentations latentes de réseaux. Ils présentent le cadre STARM pour l'entraînement de modèles de raisonnement récursifs, qui dépasse nettement les modèles open-source précédents en qualité, comme le démontrent à la fois les résultats de leurs collègues et leurs propres recherches.
Source: Habr — хаб ИИ —
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