一个高性能模型,采用一种名为“反思调优”(Reflection-tuning)的新技术进行训练,该技术教导大型语言模型(LLM)检测其推理中的错误并纠正方向。

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在采样过程中,模型将首先在 <thinking></thinking> 标签内输出推理过程,一旦对其推理感到满意,它将在 <output></output> 标签内输出最终答案。 这些标签都是特殊 token,已训练到模型中。

这使得模型能够将其内部想法和推理与最终答案分离,从而改善用户体验。

<thinking> 部分内,模型可能会输出一个或多个 <reflection> 标签,这表示模型已在其推理中发现错误,并将尝试在提供最终答案之前纠正它。

参考

Hugging Face