롱캣-플래시-씽킹 - 메이투안 오픈소스를 위한 효율적인 추론 모델

롱캣-플래시-씽킹이란 무엇인가요?

롱캣-플래시-씽킹은 메이퇀의 롱캣 팀이 출시한 고효율 추론 모델로, 롱캣-플래시-챗의 빠른 속도를 유지하면서 더욱 강력하고 전문적으로 발전했습니다. 이 모델은 논리, 수학, 코드, 지능 등 여러 영역의 추론 작업에서 글로벌 오픈 소스 모델 중 선도적인 수준에 도달했습니다. 이 모델은 '심층 사고 + 도구 호출' 및 '비형식적 + 형식적' 추론 기능을 갖추고 있습니다. 도메인 병렬 강화 학습 훈련 방법은 서로 다른 도메인에서 최적화를 분리하여 모델 기능을 균형 있게 향상시킵니다. 그런 다음 비동기식 탄성 공동 카드 시스템(DORA)이 효율적인 훈련을 달성할 수 있도록 훈련을 지원합니다. 롱캣-플래시-씽킹은 여러 권위 있는 리뷰에서 새로운 기록을 세우며 뛰어난 일반 추론, 수학, 코드, 지능 및 ATP 형식적 추론 능력을 입증했습니다.

롱캣-플래시-씽킹의 특징

강력한 추론롱캣-플래시-씽킹은 논리, 수학, 코드, 지능 등의 다중 도메인 추론 작업에 탁월하며, 전 세계 오픈 소스 모델 중 최고 수준에 도달했습니다.
심층적 사고와 도구 호출의 결합복잡한 작업을 효율적으로 해결하기 위해 도구(예: 코드 실행기, API 등)를 자율적으로 호출하면서 깊이 있게 사고하는 능력.
비공식적 추론과 공식적 추론의 통합추론 기능을 모두 갖춘 중국 최초의 대규모 언어 모델로, 학술 및 엔지니어링 애플리케이션에서 신뢰성을 높였습니다.
효율적인 교육 및 최적화도메인 병렬 강화 학습 훈련 방법을 사용하여 서로 다른 도메인 최적화를 분리하고 균형 잡힌 모델 기능 향상을 달성하며, 비동기식 탄력적 공동 카드 시스템(DORA)을 통해 효율적인 훈련을 지원합니다.
뛰어난 성능ARC-AGI 벤치마크에서 최고의 비공개 소스 모델을 능가하는 등 여러 권위 있는 리뷰에서 새로운 기록을 세웠으며, 수학, 코드, 인텔리전스 벤치마크에서 강력한 경쟁력을 입증했습니다.
오픈 소스 및 애플리케이션이 모델은 개발자의 사용과 연구를 촉진하고 기술을 발전시키기 위해 HuggingFace와 GitHub에서 완전히 오픈소스로 공개되었습니다.

롱캣-플래시-씽킹의 핵심 이점

도메인 병렬 강화 학습 훈련 방법서로 다른 도메인의 최적화를 분리함으로써 모델의 기능을 균형 있게 향상시키고 전반적인 성능을 파레토 최적 상태로 만듭니다.
비동기식 복원력 있는 공통 카드 시스템(DORA)효율적인 비동기 학습을 달성하고, 학습 프로세스를 가속화하는 동시에 샘플 전략의 일관성을 보장하여 대규모 클러스터의 안정적인 운영을 지원합니다.
이중 경로 인텔리전스를 위한 추론 프레임워크지능형 추론 및 도구 사용과 결합된 최적의 쿼리 샘플을 자율적으로 선별하여 복잡한 작업의 리소스 활용도를 크게 최적화합니다.
형식적 추론을 위한 프레임워크전문가의 반복 프레임워크를 기반으로 엄격하게 검증된 증명 프로세스를 생성하여 모델의 형식적 추론을 체계적으로 향상시킵니다.

롱캣-플래시-씽킹의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

공식 웹사이트 경험::LongCat 오픈 플랫폼
GitHub 리포지토리:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
기술 문서:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking/blob/main/tech_report.pdf