🌐 Graph-Based Reasoning Template: Tạo Knowledge Graph hiệu quả cho RLMs
· 6 phút để đọc
Nguồn: Bình dân học AI
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Dùng hiệu quả cho Claude 3.7 Sonnet trên Perplexity
3 bài viết được gắn thẻ "RLMs"
Các mô hình ngôn ngữ suy luận kết hợp reasoning và chiến lược tìm kiếm nâng cao
Xem tất cả thẻ🧠 Guided Reasoning Process cho RLMs
· 6 phút để đọc
Nguồn: Bình dân học AI
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
ghi chú
Có thể áp dụng cho các models như DeepSeek-R1 / R1-1776 (có thể dùng trên Perplexity), Grok-3, O1 pro, O3 mini,...
Mô Hình Ngôn Ngữ Suy Luận (RLMs) là gì?
Định Nghĩa RLMs
Mô hình ngôn ngữ suy luận (Reasoning Language Models - RLMs) là các mô hình AI tiên tiến đã vượt xa khả năng của LLMs truyền thống. Chúng kết hợp các cấu trúc suy luận rõ ràng với các chiến lược tìm kiếm tiên tiến như Monte Carlo Tree Search (MCTS) và Beam Search để đạt được khả năng giải quyết vấn đề hiệu quả hơn.
🧩 Hướng Dẫn Thiết Kế Câu Hỏi Hiệu Quả cho Reasoning Language Models | RLMs (UPDATE 2025)
· 8 phút để đọc
Nguồn: Bình dân học AI
Facebook: "https://www.facebook.com/frank.t96/"
Bài này mình update từ 1 bài trước đó vs các phương pháp tối ưu hơn cho RLMs
Tài liệu này cung cấp một hướng dẫn toàn diện về cách thiết kế câu hỏi tận dụng tối đa tiềm năng của RLMs, tập trung vào việc hướng dẫn quá trình suy luận phân cấp, xác thực các bước trung gian và tạo ra câu trả lời chất lượng cao.