揭秘長文本背后的長思維鏈：一年前已驗(yàn)證，為何成本高卻先搞長文本？
在人工智能領(lǐng)域的研究中，長文本的處理一直是一個(gè)備受關(guān)注的問題。特別是在模型訓(xùn)練方面，如何有效地處理長文本數(shù)據(jù)，成為了許多研究者們努力的方向。近期，月之暗面研究員Flood Sung分享了k1.5模型背后的完整思考過程，并揭示了Long-CoT的有效性反思。在這一過程中，我們不禁要問，為何在成本較高的情況下，先考慮搞長文本？
首先，我們需要了解Long-CoT的概念。Long-CoT指的是在長文本輸出上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的過程。與傳統(tǒng)的CoT（Contextual Transformers）不同，Long-CoT更加注重長文本的輸出結(jié)果，以期望達(dá)到更好的性能。然而，在實(shí)踐中，這種訓(xùn)練方式往往面臨著成本高、速度慢的問題，因此在許多研究中并未得到廣泛應(yīng)用。
回顧一年前，月之暗面聯(lián)合創(chuàng)始人Tim周昕宇已經(jīng)驗(yàn)證了使用很小的模型，訓(xùn)練模型做幾十位的加減乘除運(yùn)算，將細(xì)粒度的運(yùn)算過程合成出來變成很長的CoT數(shù)據(jù)做SFT，可以獲得非常好的效果。這一驗(yàn)證結(jié)果無疑為后來的研究提供了重要的參考。
然而，為何在成本較高的情況下，月之暗面選擇了先搞長文本呢？這主要是出于對Long Context的重視。Long Context主要做的是長文本輸入，通過預(yù)填充、Mooncake等手段，可以有效地控制成本和速度。而Long-CoT雖然同樣重視長文本輸出，但在成本和速度上存在較大問題。在這種情況下，將輸出搞長并未成為一個(gè)高優(yōu)選項(xiàng)。
那么，為何性能（Performance）如此重要呢？隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，成本和速度的問題可以得到不斷改善。只要把Performance搞上去，剩下的都不是主要問題。因此，我們得搞Long-CoT，搞o1。這正是月之暗面所追求的目標(biāo)——訓(xùn)練模型能夠像我們?nèi)艘粯铀伎迹杂傻厮伎肌?/p>
為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，F(xiàn)lood Sung在月之暗面Kimi官網(wǎng)上刊發(fā)了一篇解密o1破解過程的萬字長文，預(yù)示了公司關(guān)注并開始對標(biāo)o1并推進(jìn)相關(guān)研究的實(shí)質(zhì)性動作。這充分體現(xiàn)了月之暗面對標(biāo)國際先進(jìn)技術(shù)、追求卓越的決心和勇氣。
綜上所述，月之暗面在長文本處理方面的研究思路清晰、邏輯嚴(yán)密。盡管Long-CoT在成本和速度上存在一定問題，但通過重視Long Context、提升Performance等手段，有望實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化和升級。而這一切的目標(biāo)，正是為了讓模型能夠像人一樣思考，自由地思考。這種長思維鏈的研究方式，無疑為人工智能領(lǐng)域的研究提供了新的思路和方向。
在此，我們期待月之暗面對標(biāo)o1的研究能夠取得更加顯著的成果，為人工智能的發(fā)展貢獻(xiàn)更多的力量。同時(shí)，也希望更多的研究者能夠從月之暗面的研究中得到啟示，不斷推動人工智能領(lǐng)域的研究向前發(fā)展。
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