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从 o1-mini 到 DeepSeek-R1,万字长文带你读懂推理模型的历史与技术
文章详细梳理了推理模型从 OpenAI 的 o1-mini 到 DeepSeek-R1 的发展历程,并深入探讨了其背后的技术原理。首先介绍了推理模型与标准 LLM 的区别,强调了长思维链在推理过程中的重要作用。接着,文章深入分析了如何通过强化学习训练推理模型,特别是利用可验证奖励进行训练的方法。此外,还探讨了推理时间策略,如思维链和解码技术,以及并行解码和自我优化等方法。文章重点介绍了 DeepS…- 0
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万字长文|大语言模型结构化输出(Structured Output)的技术原理和实现
文章全面而深入地探讨了大语言模型(LLM)结构化输出的技术演进、核心方法与未来趋势。首先阐明了结构化输出对于解决 LLM 自由文本的非确定性、幻觉及机器解析难题的根本价值,并将其定位为模型工程与传统软件工程的关键交互接口。随后,文章沿着技术从“软”到“硬”的演进路线,详细介绍了模式引导生成(Prompt 工程)、验证与修复框架(如 Guardrails)、约束解码(包括黑盒 LLM 的 Sketc…- 0
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技术原理
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