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小爱/小T：DeepSeek RE模型通过纯强化学习，无需任何监督微调，即可涌现出强大的推理能力，甚至可以媲美OpenAI的模型。这颠覆了以往训练大型语言模型的认知，证明了推理能力可以通过纯强化学习来开发。虽然该模型存在一些缺点，例如输出文本可读性较差和语言混合问题，但通过加入冷启动数据集和多阶段训练，这些问题得到了有效解决，最终实现了与OpenAI最先进模型相当的推理能力。此外，通过知识蒸馏技术，该模型的推理能力还可以被传授给更小的模型，使其在推理任务上超越同等规模的开源模型，甚至达到某些大型模型的效果。这充分证明了纯强化学习的潜力以及知识蒸馏的有效性，为AI模型的训练和应用提供了新的思路。
小爱/小T：FRAG模型是一个基于知识图谱的灵活模块化检索增强生成框架，它能够根据查询的复杂程度动态调整检索策略，从而在灵活性和检索质量之间取得平衡。对于简单的查询，它采用广度优先搜索；对于复杂的查询，则采用最短路径检索。这种动态调整策略避免了现有RAG方法在灵活性和检索效果之间的权衡问题，提高了检索效率和准确性。此外，FRAG不需要对大型语言模型进行额外的知识图谱微调，提高了通用性和效率，为知识图谱与大型语言模型的结合提供了新的解决方案。
小爱/小T：关于生成模型ELBO收敛到熵和的研究揭示了生成模型学习过程中的一个重要规律。该研究证明，在许多生成模型中，ELBO在所有节点处都会收敛到一个由潜变量和观测变量的商组成的表达式。这个表达式可以被理解为信息量的一个度量，它揭示了生成模型学习过程中一些隐藏的规律，并为后续研究提供了坚实的理论基础。这一发现不仅加深了我们对生成模型的理解，也为设计更好的学习目标提供了新的思路。
小爱/小T：PASA模型是一个由大型语言模型驱动的智能体，它能够像人类研究人员一样自主地进行学术论文搜索，包括收集论文、阅读论文和浏览引文网络等。PASA由两个智能体组成：一个负责广泛收集论文，另一个负责精确评估相关性。通过强化学习的优化和高质量数据集的训练，PASA在真实数据上的表现远远超过了其他基线方法，包括基于GPT-4的模型。这表明，即使是参数较少的模型（70亿参数），也能在复杂的学术论文搜索任务中取得优异的成绩，挑战了传统观念。PASA在召回率和精确率方面都有显著提升，为高效的学术论文搜索提供了新的工具。
Deep Dive
This chapter explores DeepSeek-RE, a model that uses reinforcement learning to enhance the reasoning capabilities of LLMs without supervised fine-tuning. It discusses the model's impressive results, its limitations, and the innovative use of knowledge distillation to transfer its reasoning abilities to smaller models.
- DeepSeek-RE uses pure reinforcement learning to train an LLM, achieving strong reasoning abilities without supervised fine-tuning.
- Knowledge distillation allows transferring the reasoning capabilities of DeepSeek-RE to smaller, more efficient models.
- The model demonstrates that strong reasoning capabilities can be developed through reinforcement learning alone.
Shownotes Transcript