SPLICE离线拼接轨迹提升数学推理
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SPLICE离线拼接轨迹提升数学推理
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AI 综述
Hamed Mahdavi 等作者提出 SPLICE 方法，把验证与修复从训练循环移到离线数据生成：第二个模型仅凭参考解答，在推理模型生成轨迹时逐步校验，在最后一个已验证步骤截断失败轨迹，并拼接自适应增强的提示，直到推理恢复。 据该研究，用 SPLICE 轨迹微调的模型在 AIME 上超过用未编辑轨迹蒸馏的同款模型，并在经人工评分验证的评分协议下于奥赛证明上同样领先。研究还称，该模型在困难处会以拼接提示的风格宣告分支并采取更高风险步骤，预测熵随之上升。
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最新进展10月15日 12:00
SPLICE：用演示者失败轨迹拼接提示，提升模型数学推理与奥赛证明能力报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AISPLICE：用演示者失败轨迹拼接提示，提升模型数学推理与奥赛证明能力
SPLICE 将验证与修复移出训练循环，改为离线数据生成：第二个模型仅凭参考解答，在推理模型生成轨迹时逐步校验，在最后一个已验证步骤截断失败轨迹，并拼接自适应增强的提示直至推理恢复。用 SPLICE 轨迹微调的模型在 AIME 上超过用未编辑轨迹蒸馏的同款模型，并在经人工评分验证的评分协议下于奥赛证明上同样领先。该模型在困难处会以拼接提示的风格宣告分支并采取更高风险步骤，预测熵随之上升。
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