Présentation des modèles de raisonnement
Les modèles de raisonnement LLM (Large Language Model) sont des modèles qui produisent une trace de raisonnement intermédiaire, c'est-à-dire une réponse qui travaille étape par étape pour résoudre une question ou une tâche.
Ces modèles ne raisonnent pas littéralement comme les humains, mais plutôt génèrent une réponse intermédiaire qui peut être utilisée pour améliorer la performance du modèle.
Formation et inférence des modèles de raisonnement
Il existe deux façons d'améliorer la performance des modèles de raisonnement : la formation et l'inférence.
La formation consiste à entraîner un modèle LLM à l'aide de l'apprentissage par renforcement avec des récompenses vérifiables (RLVR) pour le transformer en un modèle de raisonnement.
Cela signifie que le modèle est entraîné pour produire une réponse intermédiaire qui peut être vérifiée pour sa correction, comme dans le cas des mathématiques ou de la programmation.
Efforts de raisonnement variables
Les modèles de raisonnement LLM peuvent être configurés pour avoir des efforts de raisonnement variables, ce qui signifie que le modèle peut produire des réponses intermédiaires plus ou moins détaillées en fonction de la tâche ou de la question.
Cela peut être réalisé en ajustant la longueur de la réponse intermédiaire ou en utilisant des techniques d'inférence telles que l'autocoherence, qui consiste à demander au modèle de produire plusieurs réponses et de sélectionner la réponse finale en fonction d'un vote majoritaire.
Exemples et applications
Les modèles de raisonnement LLM avec efforts variables ont été utilisés dans diverses applications, telles que la résolution de problèmes mathématiques ou la génération de code.
Par exemple, le modèle DeepSeekMath-V2 a été utilisé pour résoudre des problèmes mathématiques complexes en utilisant une technique d'inférence appelée autocoherence.
import numpy as np
from sympy import symbols, Eq, solve
# Définition de la variable
x = symbols('x')
# Définition de l'équation
equation = Eq(x**2 + 2*x + 1, 0)
# Résolution de l'équation
solution = solve(equation, x)
print(solution)
