生成式大语言模型（LLM）推理的本质与突破路径解析（“LLM推理”讲义）：

• LLM推理即通过生成一系列中间token，逐步逼近最终答案。是否与人类思考相似并不关键，关键在于Transformer能靠多步生成显著提升推理能力，无需单纯扩大模型规模。

• 预训练模型本身具备推理能力，但推理结果往往不在最高概率输出，传统贪心解码难以捕捉优质推理路径。

• 传统启发式提示（如链式思考）和监督微调促进推理表现，最新趋势是强化学习微调（RL finetuning），被多家团队独立验证为最有效方法。RL微调的扩展核心是鼓励生成更长、更复杂的推理链。

• 多样化生成多个推理结果并进行聚合，优于单一输出，显著提升推理准确率和鲁棒性。

洞察： 推理能力的提升不在于模型规模的盲目扩张，而在于“生成过程”的精细设计与优化，包括策略搜索和多样性聚合，形成“生成+筛选”的闭环。该思路为未来大模型推理与应用提供了可持续、系统化的提升路径。

详细幻灯与理论支撑👉 dennyzhou.github.io/LLM-Reasoning-Stanford-CS-25.pdf

相关论文与实验报告🔗 arxiv.org/abs/2402.12875, arxiv.org/abs/2402.10200, arxiv.org/abs/2203.11171

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