LongCat-Flash-Thinking - эффективная модель рассуждений для Meituan с открытым исходным кодом

Что такое длиннокошачье мышление?

LongCat-Flash-Thinking - это высокоэффективная модель рассуждений, выпущенная командой LongCat в Meituan, которая стала более мощной и профессиональной, сохранив при этом экстремальную скорость LongCat-Flash-Chat. Модель достигла лидирующего уровня среди мировых моделей с открытым исходным кодом в задачах рассуждения в различных областях, таких как логика, математика, код и интеллект. Она обладает возможностями "глубокого мышления + вызова инструментов" и "неформального + формального" рассуждения. Параллельный метод обучения с подкреплением достигает сбалансированного улучшения возможностей модели за счет разделения оптимизации в разных доменах. Асинхронная система эластичных ко-карточек (DORA) обеспечивает поддержку обучения для достижения эффективности обучения. LongCat-Flash-Thinking установил новые рекорды во многих авторитетных обзорах, продемонстрировав превосходные способности к общему рассуждению, математике, коду, интеллекту и формальному рассуждению ATP.

Особенности LongCat-Flash-Thinking

• Сильные рассужденияLongCat-Flash-Thinking отлично справляется с многодоменными задачами рассуждения в области логики, математики, кода, интеллекта и т.д., достигая лидирующего уровня среди моделей с открытым исходным кодом во всем мире.
• Глубокое мышление в сочетании с обращением к инструментам: Способность глубоко мыслить, автономно вызывая инструменты (например, исполнители кода, API и т. д.) для эффективного решения сложных задач.
• Интеграция неформальных и формальных рассуждений: Это первая в Китае большая языковая модель, обладающая обеими возможностями рассуждения, что повышает ее надежность в академических и инженерных приложениях.
• Эффективное обучение и оптимизация: Метод параллельного обучения с подкреплением используется для разделения различных оптимизаций в домене и достижения сбалансированного улучшения возможностей модели; асинхронная устойчивая система ко-кард (DORA) поддерживает эффективное обучение.
• Отличная производительность: Установление новых рекордов в ряде авторитетных обзоров, таких как превзойти лучшие модели с закрытым исходным кодом в бенчмарке ARC-AGI и продемонстрировать высокую конкурентоспособность в бенчмарках для математики, кода и интеллигенции.
• Открытый исходный код и приложенияМодель была полностью открыта на HuggingFace и GitHub, чтобы облегчить разработчикам использование и исследования, а также способствовать развитию технологии.

Основные преимущества длиннокошачьего мышления

• Методы обучения с параллельным подкреплением в домене: Благодаря разделению оптимизации различных областей достигается сбалансированное расширение возможностей модели и достигается Парето-оптимальная общая производительность.
• Асинхронная отказоустойчивая система общих карт (DORA): Достижение эффективного асинхронного обучения, ускорение процесса обучения и в то же время обеспечение согласованности стратегии выборки для поддержки стабильной работы крупномасштабных кластеров.
• Система рассуждений для двухпутевого интеллекта: Автономный отбор оптимальных образцов запросов в сочетании с интеллектуальным рассуждением организма и использованием инструментов для значительной оптимизации использования ресурсов при выполнении сложных задач.
• Концепция формальных рассуждений: Генерация строго проверяемых процессов доказательства на основе экспертной итерационной структуры для систематического улучшения формальных рассуждений о моделях.

Что является официальным сайтом LongCat-Flash-Thinking?

• Опыт работы на официальном сайте::Открытая платформа LongCat
• Репозиторий GitHub:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
• Технические документы:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking/blob/main/tech_report.pdf

Для кого предназначен LongCat-Flash-Thinking?

• (научный) исследователь: Может использоваться для передовых исследований, направленных на изучение механизмов вывода и методов оптимизации моделей.
• разработчикиОн может быть интегрирован в различные типы приложений для повышения их интеллектуальности, например, для разработки интеллектуальных помощников и средств автоматизации.
• бизнес-пользователь: Для компаний, которым нужны эффективные решения для оптимизации бизнес-процессов и принятия решений.
• педагог: Может использоваться в преподавании и исследованиях, чтобы помочь студентам понять сложные процессы рассуждений и моделирования приложений.
• любитель технологий: Интересуется новыми технологиями, чтобы изучить потенциал моделей для инноваций и экспериментов.