Light-R1通过硬编码标签对实现了结构化推理过程控制。该设计强制模型在解决数学问题时必须展示完整的推导步骤,比如处理方程”2x + 3 = 7″时,模型会输出”首先两边减3得2x=4,然后两边除2得x=2″的详细过程。测试表明,该机制能有效提升模型在AIME级难题中的表现,使多步推理正确率提升37%。
技术实现上,该标签系统与vLLM/SGLang推理框架深度集成,支持输出token数扩展至500以上,满足复杂证明题的推理需求。相比传统数学推理模型的”黑箱”输出模式,这种可解释的推理链条让错误更容易被定位和修正,为教育场景下的AI应用提供了关键技术支持。
この答えは記事から得たものである。Light-R1: 360のオープンソース、数学領域のための超絶推論モデルについて