近期，一項由蘋果公司與杜克大學(xué)攜手推出的創(chuàng)新強化學(xué)習(xí)方法“交錯推理”，在人工智能領(lǐng)域掀起了波瀾。該方法旨在顯著增強大語言模型的推理能力，為復(fù)雜問題的解決提供了新的視角。

在探討這一突破之前，我們不得不提及當前大語言模型在處理多步驟復(fù)雜問題時所面臨的挑戰(zhàn)。它們往往遵循一種線性的“思考-回答”模式，雖然邏輯清晰，但響應(yīng)速度較慢，且在推理鏈的任一環(huán)節(jié)出錯都可能影響最終答案的準確性。這種模式與人類的交流方式大相徑庭，人類傾向于在思考過程中逐步表達想法，而模型則傾向于在完成整個推理后才給出答案，這在一定程度上限制了其效率和互動性。

為了打破這一僵局，“交錯推理”應(yīng)運而生。該方法的核心在于，在模型的推理過程中，巧妙地交替進行內(nèi)部計算和輸出中間答案的操作，從而大幅提升響應(yīng)速度和實用性。為了實現(xiàn)這一目標，研究團隊設(shè)計了一個基于強化學(xué)習(xí)的訓(xùn)練框架，其中嵌入了特定的指示標簽，這些標簽?zāi)軌蛞龑?dǎo)模型在達到關(guān)鍵推理節(jié)點時輸出階段性成果。

為了確保模型在追求局部輸出效率的同時，不犧牲整體推理的準確性，研究團隊精心構(gòu)建了一套基于規(guī)則的獎勵機制。該機制綜合考慮了格式合規(guī)性、最終準確率以及條件性中間準確率等多個維度，以確保模型在推理過程中的每一步都能得到恰當?shù)募睢?/p>

實驗數(shù)據(jù)表明，“交錯推理”在Qwen2.5模型（包括1.5B和7B參數(shù)版本）上取得了顯著成效。與傳統(tǒng)方法相比，該方法的響應(yīng)速度提升了超過80%，推理準確率也提高了近19.3%。更令人振奮的是，盡管模型僅在問答類和邏輯類數(shù)據(jù)集上進行了訓(xùn)練，但它在MATH、GPQA和MMLU等更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)中也展現(xiàn)出了強大的泛化能力。

研究團隊還嘗試了多種獎勵機制，包括全或無獎勵、部分積分獎勵及時間折扣獎勵等。結(jié)果顯示，條件性獎勵和時間折扣獎勵的效果最為突出，遠遠超越了傳統(tǒng)訓(xùn)練方式。

“交錯推理”的提出，不僅為提升大語言模型在復(fù)雜推理任務(wù)中的表現(xiàn)提供了一條切實可行的技術(shù)路徑，也為未來模型的設(shè)計與優(yōu)化提供了新的思路。這一創(chuàng)新成果無疑將推動人工智能領(lǐng)域向更加高效、智能的方向發(fā)展。