元宇宙的文旅賽道，還能如何發力？
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3 月 2 日消息，科技媒體 marktechpost 昨日（3 月 1 日）發布博文，報道稱騰訊 AI Lab 攜手香港中文大學，提出名為“無監督前綴微調”（UPFT）的創新方法，顯著提升了大型語言模型的推理效率。
該方法無需處理完整的推理過程，只需關注模型輸出的前 8 至 32 個詞元（token），即可有效改進模型的推理能力。UPFT 抓住了不同推理路徑中共同的關鍵早期步驟，在降低計算開銷的同時，實現了推理性能的提升。
大型語言模型在語言理解和生成方面表現出色，但提升其推理能力仍然是一項挑戰。傳統微調方法依賴大量標注數據或復雜的拒絕采樣，資源消耗巨大。UPFT 則另辟蹊徑，通過聚焦模型輸出的初始 tokens，解決了效率和對昂貴監督的依賴問題。
研究發現，針對同一問題，模型生成的各種推理路徑的初始步驟往往高度相似，UPFT 正是基于這種“前綴自洽性”，無需完整推理軌跡或大量標注數據，僅使用這些初始標記進行訓練。
UPFT 采用貝葉斯推理原理，將正確推理的概率分解為“覆蓋率”和“準確性”兩部分。通過訓練早期 tokens，UPFT 在探索多樣化推理路徑的同時，確保了結果的可靠性。實驗表明，UPFT 可將訓練中處理的 tokens 數量減少高達 95%，并顯著降低時間和內存需求。
UPFT 在 GSM8K、MATH500、AIME2024 和 GPQA 等推理基準測試中表現優異。例如，在 Qwen2.5-Math-7B-Instruct 模型上，UPFT 在減少訓練和推理 tokens 的同時，提升了平均準確率。在復雜推理任務中，UPFT 的性能提升尤為顯著，表明早期推理步驟包含解決問題的關鍵信息。
附上參考地址
The First Few Tokens Are All You Need: An Efficient and Effective Unsupervised Prefix Fine-Tuning Method for Reasoning Models
Tencent AI Lab Introduces Unsupervised Prefix Fine-Tuning (UPFT): An Efficient Method that Trains Models on only the First 8-32 Tokens of Single Self-Generated Solutions
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-11338-0.html騰訊攜手創新“無監督前綴微調”技術：訓練 tokens 最多減少 95%，提升 AI 推理效率
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