Grandes modelos de linguagem (LLMS) melhoraram significativamente na linguagem natural, mas a consulta é sempre um desafio desafiador. NGENKATHI IMISEBENZI EFANA NOKUXULULULWA KWEZINGA ZEZIBALO KANYE NOKUHLOLISISA IKHODI KUSUKA KUDATHA YOKUQEQUSHWA EHLELEKILE, IMISENZI EBANZI SOKUBONISAN -NENNENSANO -NENNENSANISTA, EHLELENHONIMENHONIMENIMENHONENIME -NENSANATHONIMENIMENHONIMENIMENISTA -NENSANATENISTA, EHLENHENIMENHONENIME -NENSANO -NENSANANE, Nokubonisana Okungokomfanekiso – Kuhluhwa Idatha Ye -Sparse. Métodos tradicionais, como continuamente no código, geralmente embarcam em sinais bem consultados, dificultando o normal para os modelos. Mesmo os refinamentos de texto para código são sempre aplicados a prontidão especial de sintaxe, reduz seu desempenho em relação aos programas relacionados a programas. É necessária uma maneira mais organizada para expor os LLMs nos padrões básicos de consulta, mantendo a estabilidade lógica.
Deepseek Ascerak AI Codei / oO método que muda o pensamento baseado no pensamento na linguagem natural. Ao converter o código verde no formato de instalação e expressar etapas de contrapeso Taxas de cadeia de temperamento (COT)O código / o permite que os LLMs atuem em processos de reforma tradicionais, como Fluxo lógico, decisão de tomar o polegar e deterioração do estômago. Diferentemente das maneiras comuns, o Codei / o divide o conteúdo do synntax do código, fazendo uma instalação abrangente da estrutura lógica.
Visões e benefícios tecnológicos
Codei / o segue o tubo correto para processamento de dados:
- Para coletar arquivos de código bruto: Mais de 450 mil atividades foram coletadas de muitas fontes, incluindo repouso de algoritmos e detalhes de planejamento de instruções.
- Para interromper as informações: O código coletado foi refinado usando o Deepseek-V2.5, confirma o esclarecimento e a funcionalidade.
- Isso é feito em pares de instalação: Os empregos são feitos de uma variedade de instalações para criar exemplos de treinamento formal em várias atividades de pensamento.
- Carregando a cadeia de consideração: Os modelos são usados com Deepseek-V2.5, a definição de explicações de linguagem ambiental foram produzidas para fornecer razões organizadas.
- Verificação e análise: As previsões previstas foram verificadas fazendo, com as respostas erradas para revisar o iterativamente para melhorar a precisão pensativa.
Recursos importantes do codei / o:
- Leitura variável: Converte diferentes padrões de código para Linguagem de idioma natural idiomaPara tornar o pensamento transfere mais do que os sistemas.
- RELERATE SINTAX: Separa o pensamento lógico de A sintaxe do códigoPromoção da flexibilidade nas atividades de raciocínio.
- Desenvolvimento de empregos múltiplos: Melhora o trabalho Simbólico, científico, lógico, matemático e domínios do Camponense.
- Verificação: As previsões podem ser verificadas Verdadeira correspondência verdadeira – comparando ou reciclagem.
- Refinamento iterativo: Tipo refinado, codei / o ++, empregado Várias revisões Desenvolva a precisão do pensamento.
Resultados poderosos e trabalho
O impacto do codei / o foi testado Quatro modelos básicos (De 7b parâmetros a 30b) 14 sinais de consulta Cobrindo a lógica, uma verificação simbólica, redução matemática, científica e consulta pública.
Encontrado:
- Desenvolvimento Fixo: Codei / o Treinamento com líderes Pontuações supremas em toda a consulta de bancos comparado ao descanso tradicional.
- Normal nos trabalhos: Ao contrário dos métodos existentes que promovem certas tarefas, mas danificam a funcionalidade, o código / o indica aprimoramentos moderados.
- Comparado ao básico: Codei / o Datisets protegidos como OpenMathInsruct2, OpenCoder-Sorte-Stage1, bem como BixStruct.
- A eficácia de muitos refinamentos: CONOLESTI / O ++ Outros resultados avançados pela análise de respostas erradas, a melhoria de um assassinato de melhor qualidade.
Por exemplo, em benchmarks lógicos e simbólicos como BBH e CruxEvalO código / O resultou na visualização do benefício. Em Raciocínio de matemática com obras (GSM8K, Math, MMLU-STEM)indicar o desenvolvimento das fundações existentes. Eu sou como um Consulta comumQuando o código do código geralmente está disponível, o CODII / O mantém resultados fortes.
Loja
O Coloi / O produz uma maneira sistemática de melhorar o LLMS instalando transferências de entrada a partir do código mundial original. Em vez de se concentrar no trabalho solo da solidão, o universo emitiu o universo e traduzido Definições de linguagem natural da linguagem. Esse sistema de aprendizado ordenado garante que os modelos adquiram fortes habilidades de pensamento em todos os domínios.
A introdução de Várias revisões (codeEI / o ++) Além disso, enfatiza a precisão que mostra precisão, indicando que aprender com o assassinato do Acceback está melhorando a confiança do modelo. Fazendo previsões -Uthe – claroO Codei / O fornece uma maneira que tem um relacionamento e confiável para melhorar a consulta do LLM.
Vinculando Raciocínio no código com base no código e no ambienteO Codei / O está fornecendo um índice promissor para o desenvolvimento da compreensão do LLMS do programa relacionado ao programa.
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