Sortie du modèle d'inférence Arigatou Ziyou-o1 ! Première explication étape par étape de la sortie qui peut être déployée sur des cartes graphiques grand public

Au début de l'année 2025, l'industrie de l'IA a lancé une grande vague de modèles de raisonnement. Depuis la publication de l'OpenAI o1, divers modèles de raisonnement continuent d'émerger, la capacité de raisonnement de haut niveau du modèle a déclenché une vague d'amélioration de la valeur de son application, ce qui attire de plus en plus l'attention de l'industrie.

Récemment, NetEase a officiellement lancéLe premier modèle de raisonnement en Chine à fournir des explications étape par étape"Ziyi-o1". En tant que modèle unique léger 14B, ZiYu-o1 prend en charge le déploiement sur des cartes graphiques grand public et adopte la technologie de la chaîne de pensée, qui est capable de fournir un processus de résolution de problèmes détaillé pour atteindre une plus grande précision de résolution de problèmes avec une logique et un raisonnement forts, et de fournir un raisonnement logique chinois, ce qui contribuera à l'application étendue et à l'innovation des modèles de raisonnement dans le domaine de l'éducation.

Actuellement, Ziyi-o1 est officiellement ouvert au public et ses résultats sont déjà en ligne.Intelligence naissante AI-wisemodel.Nous vous invitons à en faire l'expérience et à l'utiliser.

adresse du modèle

https://wisemodel.cn/models/Netease_Youdao/Confucius-o1-14B

1. introduction au modèle

Si l'on considère la "vague de raisonnement" actuelle, l'allongement des liens de pensée pour renforcer les capacités de logique et de raisonnement est devenu la principale idée technique des modèles de raisonnement, sous l'impulsion desquels des modèles aux caractéristiques différentes sont apparus.

Dans ce cas, les modèles open source disponibles sont peu nombreux et l'échelle des paramètres est grande, incapable de fonctionner sur des cartes graphiques grand public à faible mémoire graphique, même si la technologie de quantification à faible bit est utilisée, ce qui lui permet d'être déployée sur une seule carte, mais apporte par conséquent de l'instabilité au fonctionnement de la longue chaîne de pensée. Pour résoudre ce problème, le modèle open source Ziyi-o1 choisit un modèle de base à plus petite échelle de paramètres, capable d'être déployé sur une seule carte et doté de capacités mathématiques plus solides. Sur cette base, le modèle open source Ziyi-o1 est en outre léger, capable de fonctionner sur des cartes graphiques grand public et offre une qualité de modèle comparable à celle des déploiements dans le nuage. À l'échelle de la "compression", Ziyi-o1 adopte en même temps la technologie de la chaîne de pensée, créant le premier modèle de chaîne de pensée de conférence étape par étape, avec une échelle de petits paramètres de 14B, capable de reproduire la capacité de raisonnement à modèle unique d'OpenAI o1.

Ziyi-o1 formera une chaîne de pensée plus longue lorsqu'il résoudra le problème, ce qui rendra son fonctionnement plus proche du mode de pensée humain, en fournissant un processus de résolution de problème étape par étape et le résultat final en "se parlant à lui-même" et en corrigeant ses propres erreurs.

En tant que modèle de pendant éducatif, cette caractéristique du Ziyi-o1 est également plus compatible avec les produits d'application éducatifs, qui aident les étudiants à améliorer leur capacité de réflexion indépendante en présentant clairement un processus organisé de résolution de problèmes avec des explications heuristiques.

En outre, pour l'application dans le domaine de l'éducation, Ziyi-o1 est encore optimisé en termes de filtrage des données et d'instructions de formation sur la haute précision obtenue par la longue chaîne de réflexion. En appliquant la méthode d'évaluation automatisée développée par Yodao, Ziyi-o1 évalue non seulement l'exactitude de la réponse finale, mais couvre également l'ensemble du processus d'explication pour garantir la haute qualité des données d'apprentissage.

Pour la sélection des instructions de formation, Ziyi-o1 se base sur l'accumulation de ressources de données dans le domaine de l'éducation depuis de nombreuses années par Yodao et utilise un grand nombre d'exercices d'examen d'étudiants dans le domaine de l'éducation comme échantillons de formation, afin d'améliorer la précision de l'application des scénarios éducatifs.

À l'heure actuelle, Ziyi-o1 a été appliqué à l'assistant d'apprentissage général de NetEase Youdao "Youdao Xiaopi", l'aidant à réaliser le processus de questions et réponses "d'abord fournir des idées analytiques, puis fournir la réponse", guidant l'utilisateur étudiant à réfléchir activement et à faire appel à ses réserves de connaissances pour résoudre les problèmes de manière indépendante, afin d'apprendre réellement les connaissances de manière approfondie. Le processus de réponse guide les étudiants pour qu'ils réfléchissent activement et fassent appel à leurs réserves de connaissances pour résoudre les problèmes par eux-mêmes, de manière à ce qu'ils puissent réellement acquérir des connaissances approfondies.

Grâce à la légèreté, à l'explication étape par étape, au raisonnement logique chinois et à d'autres avantages diversifiés, ZiYi -o1 peut renforcer l'application nationale de l'éducation à l'IA afin d'améliorer la qualité et l'efficacité, avec un seuil d'atterrissage plus bas et une valeur d'application plus élevée.

Conformément au principe de la "scène d'abord", le grand modèle d'éducation Youdao Ziyi, en tant que grand modèle de classe pendante d'éducation, dispose déjà d'un corpus de préformation plus professionnel que le grand modèle général. Il peut être basé sur les besoins de l'utilisateur dans la scène d'apprentissage, pour aider l'utilisateur à répondre aux questions et à résoudre les énigmes.

Parallèlement à l'expansion continue de la piste du modèle d'inférence, le travail en profondeur et la précipitation de NetEase Youtube dans la verticale de l'éducation renforceront également son exploration en profondeur du modèle de pendant de l'éducation, en prenant ZiYin-o1 comme point de départ pour continuer à libérer la valeur de l'application du modèle d'inférence dans le domaine de l'éducation.

2.Expérience en ligne

La communauté Wisemodel soutient la création d'expériences en ligne directement par la mise en miroir du modèle, en cliquant sur le bouton "Déployer en ligne - Déployer une expérience en ligne" sur la page des détails du modèle de child-o1-14B.

Ensuite, choisissez et confirmez la méthode de facturation, ici vous choisissez la méthode de facturation par volume - arrêt manuel, vous pouvez choisir la méthode de facturation en fonction de vos besoins.

Après avoir soumis la commande, l'application est entrée dans l'état de démarrage, dans des circonstances normales, en attendant environ 1 minute sur le fonctionnement normal de l'expérience en ligne.