آموزش تسلط بر مدل‌های استدلالی: الگوریتم‌ها، بهینه‌سازی و کاربردها - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

• چرا به مدل‌های استدلالی نیاز دارید؟ Why do you need reasoning models?

1. قدرت مدل‌های استدلالی 1. The Power of Reasoning Models

• گذار به سمت مدل‌های استدلالی The Shift to Reasoning Models

• چشم‌انداز استدلال The reasoning landscape

2. چهار رویکرد برای ساخت مدل‌های استدلالی 2. The Four Approaches to Building Reasoning Models

• یادگیری تقویت‌شده خالص (RL) Pure reinforcement learning (RL)

• تنظیم دقیق نظارت شده (SFT) و RL Supervised fine-tuning (SFT) and RL

• تقطیر و SFT خالص Distillation and pure SFT

• مقیاس‌بندی زمان استنتاج Inference-time scaling

3. تحلیل عمیق مقیاس‌بندی محاسباتی زمان تست 3. Test-Time Compute Scaling Deep Dive

• رأی‌گیری اکثریت و سازگاری داخلی Majority voting and self-consistency

• بهترین از N و تجمیع وزنی Best-of-n and weighted aggregation

• جستجوی درختی تاییدکننده متنوع (DVTS) Diverse Verifier Tree Search (DVTS)

• جستجوی پرتویی با مدل‌های پاداش فرآیند Beam search with process reward models

4. یادگیری تقویت‌شده برای استدلال 4. Reinforcement Learning for Reasoning

• توابع پاداش برای استدلال Reward functions for reasoning

• فراتر از RLHF: بهینه‌سازی سیاست نسبی گروهی (GRPO) Beyond RLHF: Group Relative Policy Optimization (GRPO)

• لحظه «یافتم!»: تایید خودکار از طریق RL The "aha moment": Self-verification through RL

5. ساخت سیستم‌های استدلالی کارآمد 5. Building Efficient Reasoning Systems

• ایجاد تعادل بین هزینه و عملکرد Balancing cost and performance

• مقیاس‌بندی بهینه محاسباتی در محیط عملیاتی Compute-optimal scaling in production

• مدل‌های استدلالی متناسب با بودجه Budget-friendly reasoning models

جمع‌بندی Conclusion

• جهت‌گیری‌های آینده در LLMهای استدلالی Future directions in reasoning LLMs