Search-O1은 AI 추론에서 논리적 흐름을 어떻게 개선합니까?-일체 포함-php.cn

AI의 빠른 발전은 단 몇 년 전의 기대치를 초과하여 기계 기능의 경계를 높이고 있습니다. 대규모 추론 모델 (LRM, OpenAI-O1에 의해 예시됨)은 단계별 접근 방식을 통해 복잡한 문제를 해결하는 정교한 시스템입니다. 이 모델은 문제를 해결하는 것이 아닙니다. 그들은 체계적으로 강화 학습을 사용하여 논리를 개선하고 자세하고 일관된 솔루션을 생성합니다. 종종 "느린 사고"라고 불리는이 고의적 인 과정은 논리적 명확성을 향상시킵니다. 그러나 상당한 한계는 남아 있습니다 : 지식 격차. LRMS는 오류를 전파하는 불확실성에 직면하여 최종 정확도를 손상시킬 수 있습니다. 모델 크기 증가 및 데이터 세트 확장과 같은 전통적인 솔루션은 도움이되지만 도움이되며 한계가 있으며 심지어 검색 된 생성 (RAG) 방법은 매우 복잡한 추론으로 어려움을 겪고 있습니다.

Search-O1, Renmin University of China와 Tsinghua University의 연구원들이 개발 한 프레임 워크는 이러한 한계를 해결합니다. 작업 지침, 질문 및 동적으로 검색된 지식을 응집력있는 추론 체인에 원활하게 통합하여 논리적 솔루션을 용이하게합니다. Search-O1은 에이전트 헝겊 메커니즘과 검색된 정보를 개선하기위한 제한 설명 모듈로 LRM을 보강합니다. 목차

검색-O1은 무엇입니까? 전통적인 추론

에이전트 래그

검색 -O1 프레임 워크

검색 -O1 벤치 마크에서의 성능 Science QA (GPOQA) 수학적 문제
livecodebench (코드 추론)
GPQA 데이터 세트의 화학 사례 연구

모델의 전략

추론과 해결책 ~~주요 통찰력~~

결론

검색-O1은 무엇입니까? 불완전한 지식이나 과도한 관련이없는 정보를 검색하는 기본적인 래그 방법으로 어려움을 겪고있는 전통적인 모델과 달리 Search-O1은 중요한

Documents Module

를 소개합니다. 이 모듈은 광범위한 데이터를 간결하고 논리적 인 단계로 증류하여 정확성과 일관성을 보장합니다. 프레임 워크는 반복적으로 작동하고 관련 문서를 동적으로 검색하고 추출하여 정확한 추론 단계로 변환하고 완전한 솔루션을 얻을 때까지 프로세스를 개선합니다. 그것은 전통적인 추론 (지식 격차로 방해)과 기본 헝겊 방법 (추론 흐름을 방해)을 능가합니다. Search-O1은 지식 통합 및 일관성을 유지하기 위해 에이전트 메커니즘 를 통해 신뢰할 수 있고 정확한 추론을 보장하여 AI에서 복잡한 문제 해결을위한 새로운 표준을 설정합니다.

search-O1은 논리적 흐름을 방해하지 않고 외부 지식 검색을 원활하게 통합하여 LRM의 지식 격차를 해결합니다. 이 연구는 전통적인 추론, 에이전트 래그 및 Search-O1 프레임 워크의 세 가지 접근법을 비교했습니다.

1. 전통적인 추론

3 단계 화학 반응의 최종 제품에서 탄소 원자 수를 결정하는 것이 예입니다. 전통적인 방법은

trans-cinnamaldehyde 의 구조가 부족한 것과 같은 지식 격차에 직면 할 때 어려움을 겪고 있습니다. 정확한 정보가 없으면이 모델은 가정에 의존하여 잠재적으로 오류로 이어집니다.

2. 에이전트 래그 에이전트 래그는 자율 지식 검색을 허용합니다. 화합물의 구조에 대해 불확실한 경우, 특정 쿼리 (예를 들어, "

트랜스-시남 알데히드 "의 구조)를 생성합니다. 그러나 길고 종종 관련이없는 문서를 직접 통합하는 경우, 정점과 접선 정보로 인한 추론 과정을 방해하고 일관성이 줄어 듭니다.

.

3. Search-O1 search-O1은 합리적인 문구 모듈을 사용하여 에이전트 래그를 향상시킵니다. 이 모듈은 검색된 문서를 간결한 추론 단계로 개선하여 논리적 흐름을 보존하면서 외부 지식을 원활하게 통합합니다. 현재 쿼리, 검색된 문서 및 진화하는 추론 체인을 고려할 때, 결정적인 답변에 도달 할 때까지 반복적으로 일관된 상호 연결된 단계를 생성합니다.

. 검색 -O1 벤치 마크에서의 성능

세 가지 도전적인 추론 과제가 평가되었습니다 :

(물리학, 화학, 생물학에서의 박사 수준 질문), 복잡한 수학적 문제 (Math500 및 AMC23의 어려운 문제), 라이브 코딩 문제 (난이도로 분류 된 실제 코딩 작업)
1. 과학 QA (gpoqa) 직접 추론 (검색 없음) : QWEN2.5-32B (57.0%) 및 QWQ-32B (68.4%)와 같은 모델 search-o1
rag-qwq-32b (76.7%)는 잘 수행되었지만 여전히 search-o1 의 정확도에 미치지 못했습니다. Search-O1은 물리학 (78.9%) 및 화학 (47.3%)에서 우수한 성능을 보여주었습니다.

직접 추론 : QWQ-32B (83.2%)는 직접 방법 중에서 가장 잘 수행되었지만 search-o1

(86.4%)를 능가했습니다.

검색 추론 :

는 리드를 유지하여 구조화 된 추론의 이점을 강조했습니다. 3. livecodebench (코드 추론) 직접 추론 : QWEN2.5-CODER-32B (22.5%) 및 QWQ-32B (33.0%)는 search-o1 (33.0%)에 의해 성능이 우수했습니다. 검색 추론 : search-o1
주요 결과 : 우수한 성능 : Search-O1 반복적 인 추론 접근으로 인해 다른 방법이 지속적으로 성능이 우수합니다. Documents Module의 영향 :

일부 방법은 특정 작업에서 뛰어 났지만 Search-O1은 모든 범주에서 균형 잡힌 성능을 보여주었습니다.

Search-O1은 검색 및 구조적 추론을 결합하여 새로운 표준을 설정하는 모든 작업에서 가장 효과적인 방법을 입증했습니다. 이 프레임 워크는 RAG를 합리적인 문구 모듈과 통합하여 지식 부전을 해결하여 외부 지식을보다 효과적으로 사용 할 수 있습니다. 이는 검색 시스템, 문서 분석 및 지능형 문제 해결에 대한 향후 연구를위한 강력한 토대를 형성합니다. GPQA 데이터 세트의 화학 사례 연구 이 사례 연구는 Search-O1이 검색된 추론을 사용하여 GPQA 데이터 세트의 화학 질문에 어떻게 대답하는지 보여줍니다. 문제

트랜스-시남 알데히드와 관련된 다중 단계 반응의 최종 생성물에서 탄소 원자의 수를 결정합니다.

모델의 전략

문제 분해 : 모델은 주요 구성 요소를 식별하고 탄소 원자가 추가되는 방법을 식별하고 반응을 단계별로 분석했습니다.

모델은 반응 메커니즘에 대한 정보를 쿼리하고, 알데르 하이드와의 Grignard 시약 반응에 대한 데이터를 검색하고 트랜스-시나 알데히드의 구조. 후속 반응 분석 : 모델은 각 반응 단계에서 탄소 원자가 변화를 추적합니다. 초기 구조 검증 : 모델은 트랜스-시나 알데히드에서 초기 탄소 원자 수를 확인했습니다. 최종 반응 분석 :
추론과 해결책 이 모델은 최종 생성물에 11 개의 탄소 원자가 포함되어 있다고 결론 지었다 (9로 시작하여 Grignard 반응에서 하나를 추가하고 마지막 단계에서 다른 제품을 추가). 대답은 11입니다. 주요 통찰력
효과적인 지식 사용 : 대상 검색으로 채워진 지식 격차 반복적 추론 : 체계적인 단계별 분석은 정확도를 보장합니다 오류 확인 : 모델은 가정을 재평가하여 정확성을 보장합니다
결론 search-O1은 LRM의 상당한 발전을 나타내며 지식 부족을 해결합니다. 에이전트 래그와 합리적인 문구 모듈을 통합함으로써, 논리적 일관성을 유지하면서 외부 지식을 통합 한 원활한 반복적 추론을 가능하게합니다. 다양한 도메인에서 우수한 성능은 AI에서 복잡한 문제 해결을위한 새로운 표준을 설정합니다. 이 혁신은 추론 정확도를 향상시키고 검색 시스템, 문서 분석 및 지능적 인 문제 해결의 연구를위한 길을 열어 지식 검색과 논리적 추론 사이의 격차를 해소합니다. Search-O1은 AI의 미래를위한 강력한 기반을 구축하여 복잡한 문제에 대한보다 효과적인 솔루션을 가능하게합니다.

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