7 bài viết được gắn thẻ "Reasoning"

Dùng hiệu quả cho Claude 3.7 Sonnet trên Perplexity

DeepSeek-R1 không chỉ gây ấn tượng bởi khả năng reasoning vượt trội mà còn bởi cách tiếp cận huấn luyện hoàn toàn mới, tập trung vào cơ chế GRPO (Group Relative Policy Optimization). GRPO không chỉ tối ưu hóa mô hình thông qua RL mà còn tự động hóa hàng loạt các kỹ thuật prompt vốn được coi là thiết yếu. Bài viết này sẽ đi sâu vào cơ chế hoạt động của DeepSeek-R1, khám phá cách RL – thông qua GRPO – đang mở ra một paradigm mới cho LLM reasoning, nơi prompt engineering dần trở nên lỗi thời. ⏳

Bạn có bao giờ tự hỏi điều gì thực sự là động lực cho những AI ấn tượng nhất, các mô hình dự đoán và hệ thống giải quyết vấn đề không? Câu trả lời nằm ở khả năng Reasoning - một năng lực quan trọng cho phép AI không chỉ biết thông tin, mà còn thực sự hiểu nó và giải quyết vấn đề một cách logic.

Để tối ưu hiệu suất của các reasoning model khi dùng XML, bạn có thể áp dụng các mẹo sau dựa trên nguyên tắc xử lý prompt có cấu trúc:

Để tối ưu hiệu suất của các mô hình lý luận (Reasoning AI), cần áp dụng các kỹ thuật prompting khác biệt so với các model truyền thống. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết dựa trên nghiên cứu mới nhất:

Test: Gemini 2 F Thinking Thought​