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然後我們使用兩種不同的提示（Mathstral提示和DeepSeek-R1思考提示）進行RL訓練，並發現兩者都能很好地促進模型的學習。如圖2和圖3所示，使用DeepSeek-R1提示進行訓練最初由於符合格式而迅速改善，然後其學習曲線與Mathstral提示一致。 我猜測最近Qwen模型上的所有“奇怪”行為可能都來自於在大量數學問答對上的持續預訓練。對於Qwen模型來說，也許你隻需要通過逐步優化找到一個合適的提示，它們就可以成為推理機器。🤔 沉香入門篇二：沉香的分類（產地、集散地） Dior限定老花霜$60 Nordstrom 美妝香氛送15件套 至高送$200Note 最近，為了給自家網站打廣告，而發現的一些好東西！分享給大家！ 程序員做飯指南 HowToCook 租的公寓沒SSN不交房租被起訴會強製劃扣銀行賬戶裏的錢嗎？ 兒童節，賈魯河公園拍翠烏 巨鯨Wynn鏈上資產已清空 Gemini在美申請IPO 大基金減持10家半導體！持股791億！兩大重倉持股超百億！ 穩定幣如何影響國際貨幣體係演變？ 高考將至 涪陵交警發布交通出行提示 “蘇超”火出圈，江蘇為地方文旅找到了新出路 rohanpaul_ai(@rohanpaul_ai)：這篇論文建議分別評估推理步驟的知識正確性和推理質量，以了解模型的思維方式。 裁員給這麽多錢? zihaozhou_(@jeremyphoward)：@zihaozhou_ 最近，我看到了關於“rl on one sample”和“spurious reward”的論文。發現很有趣，但確實是意料之中的。事實上，Qwen模型的數學解題能力真的很容易激活—甚至沒有任何訓練！🤣 我想分享一些我們在三月份做出的有趣觀察：通過使用一個簡單的提示，沒有任何額外的幫助，基本模型已經在沒有任何額外訓練的情況下，就能夠在一個零-shot設置中，有著驚人的表現，甚至超越了在一個零-shot設置中訓練的模型，這些模型甚至在一個零-shot設置中，有著非常強大的性能。 正如圖1所示，我們使用了Mathstral提示（隻需“請逐步推理，並將最終答案放在\boxed{}內”）對4個Qwen基礎模型進行了測試，並取得了非常強大的表現。在1.5B和3B模型上，結果甚至比他們的RL-訓練版本更好（該模型是基於DeepSeek-R1思考提示並在MATH 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