在科技界的最新突破中，Meta、加州大学伯克利分校和纽约大学的科学家们共同开发了一项名为“思维偏好优化”（TPO）的革命性技术。该技术旨在显著提升大型语言模型（LLMs）的表现，帮助AI在回答问题之前进行更深思熟虑的反应。研究人员指出，思考的过程不仅有助于创意写作等任务，也能在更广泛的应用中发挥巨大潜力。
与以往的“链式思考”（CoT）方法不同，TPO允许模型在生成答案之前先生成一系列思维步骤，接着创建多个输出，再由评估模型对最终答案进行评估。这种全新的方式为AI赋予了更强的隐性学习和推理能力。在测试阶段，使用TPO的Llama38B模型在指令遵循基准测试中表现优异，成功超越了未采用显式推理的版本。在AlpacaEval和Arena-Hard基准测试中，TPO的胜率分别达到了令人惊叹的52.5%和37.3%。
更令人振奋的是，TPO在常识、市场营销和健康等领域也取得了显著进展。然而，研究团队也坦诚，当前设置在数学问题上表现不佳，显示出高专业化任务仍需更为精准的方法。未来的研究方向将集中于思维过程的长度控制及其对更大模型的影响。
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