Meta版慢思考来了!田渊栋团队整合快慢思考,能走迷宫推箱子
原文中文,约1800字,阅读约需5分钟。发表于: 。性能提高但推理成本更低
Meta的田渊栋团队开发了Dualformer模型,结合快慢思考,提升性能并降低推理成本。该模型通过训练推理轨迹和最终答案,解决复杂问题。在慢思考模式下,最优解率达97.6%,推理步骤减少45.5%;自动模式下最优率为96.6%,推理步骤减少59.9%。模型基于Searchformer,采用丢弃策略优化推理过程。
性能提高但推理成本更低
Meta的田渊栋团队开发了Dualformer模型,结合快慢思考,提升性能并降低推理成本。该模型通过训练推理轨迹和最终答案,解决复杂问题。在慢思考模式下,最优解率达97.6%,推理步骤减少45.5%;自动模式下最优率为96.6%,推理步骤减少59.9%。模型基于Searchformer,采用丢弃策略优化推理过程。