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网站美工用什么软件,网站托管服务商查询,网站模板大全官网,网站建设好之后怎么自己推广中科院与腾讯研究团队发现大语言模型内部包含多个可采样的内部策略#xff0c;不同模型家族呈现不同推理熵模式。基于此#xff0c;他们提出Bottom-up Policy Optimization (BuPO)算法#xff0c;通过早期优化底层内部策略#xff0c;重构模型基础推理能力。实验证明#…中科院与腾讯研究团队发现大语言模型内部包含多个可采样的内部策略不同模型家族呈现不同推理熵模式。基于此他们提出Bottom-up Policy Optimization (BuPO)算法通过早期优化底层内部策略重构模型基础推理能力。实验证明BuPO在MATH、AMC23等复杂数学推理基准上全面超越GRPO、PPO等传统算法为强化学习与大模型优化提供了新思路。当前大模型强化学习成为AI领域极为热门的研究。现有的强化学习RL方法通常将大语言模型LLM视为一个单一的整体策略进行优化主要的算法优化集中在表层的奖励设计等方面却忽略了模型内部复杂的层级演化机制。大模型的黑盒特征通常阻碍了我们进一步了解其内部工作机理然而理解其如何执行内部推理能为研究人员从算法层面设计提供更多的启发和依据。来自中国科学院自动化研究所、腾讯AI Lab的研究团队从可解释性分析出发发现 LLM 内部“秘密”地包含了多个可采样的内部策略并揭示了不同模型家族如Llama 与 Qwen-3在推理过程中截然不同的推理熵模式。基于这些发现研究团队提出了一项从可解释性出发的新颖强化学习算法Bottom-up Policy Optimization (BuPO)——自底向上的策略优化和大模型内部自底向上的推理完全耦合。BuPO通过在训练早期直接优化底层内部策略重构了模型的基础推理能力在复杂推理任务上取得了显著优于传统 GRPO 和 PPO 的性能。一、什么是内部策略研究团队提出了一个核心洞察语言模型的策略实际上是由一系列“内部策略”组成的。你们是否想过在大模型强化学习的场景下什么是策略Policy实际上这个和环境交互的大模型策略Language Model Policy每次都会产生一个新的token这个采样的过程本质上是对一个词表上的概率分布进行采样即而这个概率分布正好来自于最后一层的隐状态Hidden States加解嵌入矩阵Unembedding Matrix的组合。受到logit lens的启发利用 Transformer 残差流的加性分解特性事实上可以将任意中间层的隐藏状态或者中间模块的隐藏状态self-attention和feed-forward network与 unembedding 矩阵结合构建出可采样的概率分布——即内部层策略Internal Layer Policy和内部模块策略Internal Modular Policy。从这一研究角度研究人员剖析推理是如何在层与层之间涌现的我们能否通过优化这些内部过程来提升整体性能图1(a)Transformer内部的残差流可以分解为来自底层的累加使得底层的隐状态可以被轻松剥离(b) 语言模型策略的本质以及内部策略的组成二、内部策略研究发现研究团队通过将内部隐状态作为策略从策略视角提出内部策略熵Internal Policy Entropy:对 Qwen 和 Llama 系列模型进行了深入的“核磁共振”扫描揭示了两种截然不同的内部推理模式通用的熵流向所有模型都表现出一种普遍结构底层保持高熵以探索解空间顶层熵值迅速降至接近零以进行最终预测。这符合底层捕捉语义、高层决策的直觉。图2不同架构模型内部策略熵的连续走向。所有模型在早期保留较高的熵而在最后收敛。研究团队为了隔离具体模块的作用提出了内部策略熵变化Internal Policy Entropy Change通过计算模块输出熵相较于输入熵的变化判断该模块究竟是引入了不确定性还是尝试收敛推理空间。Llama vs. Qwen架构决定的思维差异在细粒度的模块层面不同模型差异显著Llama 系列模型的预测空间仅在最后几层突然收敛。其中间层的 FFN 模块熵变化持续为微弱的正表明其在大部分层级中都在进行发散但浅显的探索缺乏中间阶段的信息整合。而Qwen 系列展示了一种更类似人类思考的渐进式推理结构。其 FFN 模块呈现出清晰的“探索— 整合— 收敛” 三阶段模式。底层熵增加扩大搜索空间中层熵变化趋近于零利用参数化知识进行信息整合高层熵减少逐步收敛至最终答案。这种结构化的推理模式可能解释了为何 Qwen3 在后训练阶段展现出更高效的知识吸收能力。图3Llmma和Qwen系列不同模块的推理特征差异其中Qwen3系列表现出了良好的结构化特征一种渐进式的推理结构研究团队形象的提供了Qwen3系列结构化推理的形象描述底层探索阶段Qwen模型就像是在不断增加自己的不确定性尽可能收集用于推理的信息中部整合阶段整合中间部分FFN的参数知识类似用计算器在尝试计算但不改变不确定性高层收敛阶段Qwen收集到整体的推理信息FFN尝试收敛内部推理空间得出最终答案。图4Qwen系列的渐进式结构化推理漫画示例三、可采样内部策略优化研究团队通过将内部层策略视为可优化的策略进行强化学习优化优化方式为直接优化内部策略发现了很多有趣的现象内部策略捕捉到更多上层推理的信息从而实现特征的早期对齐与精炼。这为后续层级的推理奠定了更坚实的基础内部策略对内部推理不确定性压缩更强过多的训练内部策略会导致性能坍塌图5直接优化内部策略的实验现象四、自底向上的策略优化基于以上发现研究团队认为既然推理是自底向上逐层涌现的那么优化也应该顺应这一过程。受此启发Bottom-up Policy Optimization (BuPO) 应运而生。这是一种新颖的训练范式其核心策略是早期阶段Bottom Alignment优先优化细粒度的内部层策略选取具有正向探索信号的 FFN 层引导底层特征对齐推理目标。后期阶段Global Optimization切换至标准的语言模型策略优化完成整体输出的对齐。算法1Bottom-up Policy Optimization算法流程五、实验结果研究团队在 MATH、AMC23、AIME24/25 等复杂数学推理基准上的广泛实验证明了 BuPO 的有效性全面超越基线在 Qwen3-4B/8B 和 Llama-OctoThinker 系列模型上BuPO 的表现一致优于 GRPO、PPO、Reinforce 和 RLOO 等主流算法。显著的性能提升例如在 Qwen3-4B 上BuPO 在 AIME24 上的 Avg32 得分比 GRPO 提高了 4.69%在 Llama-OctoThinker-8B 上MATH500 的得分提升了 5.16%。更优的 PassK 权衡在 到 的不同采样设置下BuPO 均保持了最佳或次佳的性能证明了其生成的鲁棒性。表1: AvgK实验结果图6PassK实验结果图同时BuPO的熵变化曲线也证明对齐内部策略能有效扩展模型初期训练的探索空间为后续的强化学习优化提供好的基础。图7BuPO训练熵动态图六、总结Bottom-up Policy Optimization不仅是一项算法创新更提供了一种理解大模型的新视角。它告诉我们大模型的策略并非只是一个黑箱策略模型而是由无数内部策略交织而成的精密系统。通过自底向上地优化这些内部组件我们能够重构模型的基础推理能力而非仅仅调整表层的输出概率。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。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。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思维链和思维树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部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…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。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】