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1. 引言与背景

近年来,以OpenAI O1和DeepSeek R1为代表的推理型大语言模型(RLLMs)在数学、编程等复杂任务中展现出强大能力,其核心在于**长思维链(Long CoT)**的应用。传统短思维链(Short CoT)因推理深度不足、路径单一,难以解决需要多步逻辑推导的问题。本文首次系统化梳理Long CoT的特征,填补了该领域的综述空白,并为解决“过思”和“测试时扩展”等争议提供统一视角。

Long CoT的演进脉络Long CoT的演进脉络

2. Long CoT与Short CoT的核心区别

论文通过形式化定义对比两者:

  • 推理深度:Short CoT受限于浅层线性推理(如公式1中的节点数限制),而Long CoT通过放宽节点边界(公式2)支持更复杂的逻辑结构。imgimg
  • 探索广度:Short CoT仅探索固定路径,Long CoT允许并行探索不确定节点(公式3),覆盖更多潜在解空间。
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  • 反馈修正:Short CoT无法回溯修正,Long CoT通过反馈(公式5)和优化(公式6)动态调整推理路径。imgimg

两者的三维特性差异,如深度、探索、反思的整合两者的三维特性差异,如深度、探索、反思的整合

3. Long CoT的关键特性

  • 深度推理:支持多层次逻辑分析,例如通过自然语言(如CodeI/O)、结构化语言(如数学符号推理)或隐空间操作(如递归块)实现。
  • 广泛探索:在编码和数学问题中,通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)生成多样化解路径。
  • 可行反思:结合过程反馈(PRM)和结果反馈(ORM),减少错误传播。

不同推理格式在GSM8K等基准上的性能对比不同推理格式在GSM8K等基准上的性能对比

4. 现象分析与评估方法

  • 过思现象:当推理链超过模型能力边界时,性能不升反降(如Chen et al.提出的“推理边界”模型)。
  • 测试时扩展:垂直扩展(增加推理步长)与并行扩展(多路径采样验证)的权衡。
  • 评估基准:数学(GSM8K)、编程(HumanEval)、常识(BIG-Bench Hard)等任务的多样化指标(如Pass@k、Cons@k)。

六大现象,如过思、测试时扩展六大现象,如过思、测试时扩展

5. 技术实现与资源

  • 训练框架:结合监督微调(SFT)与强化学习(RL),如DeepSeek-R1通过规则奖励激活自我反思。
  • 数据集:涵盖人工标注(如GSM8K)、蒸馏数据(如NuminaMath-CoT)和验证数据(如KodCode-V1)。
  • 开源工具:Open-R1、Logic-RL等框架推动社区复现与扩展。

开源数据集类别与规模开源数据集类别与规模

6. 未来方向与挑战

  • 多模态推理:融合视觉与文本链式推理(如M3CoT)。
  • 效率优化:通过隐空间推理压缩计算成本(如Heima的单令牌推理)。
  • 安全性:避免长链推理中的误导性输出(如对抗性攻击研究)。

未来方向的六大领域图示未来方向的六大领域图示

7. 结论与贡献

本文首次系统化区分Long CoT与Short CoT,提出统一分类法,并揭示其核心特性如何推动LLMs在复杂任务中的表现。通过开源框架与数据集,为后续研究奠定基础,标志着LLMs进入“深度推理时代”。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
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  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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  • 内容安全
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学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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