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如何解决数学问题中长链推理准确率不足的问题？

2025-08-30

1.1 K

利用Light-R1提升长链推理准确率的方案

数学竞赛中的长链推理问题往往涉及多个推理步骤，传统模型容易出现思维断链或逻辑错误。Light-R1通过以下方法可显著提升准确率：

硬编码标签应用：在问题输入时强制使用<think>标签包裹，如<think>Solve: x² + 2x = 48</think>，这会触发模型的分步推理机制
token长度优化：通过设置max_tokens=500（默认200）确保复杂问题有足够推理空间，避免截断导致不完整推理
多次运行验证：对同一问题执行3-5次推理，采用投票法选择最常见答案，可降低随机错误概率
部署环境选择：优先使用vLLM框架部署，其连续批处理技术能保持长序列推理的稳定性，相较原始transformers提升约3倍准确率

实战案例：在AIME24测试中，上述方法使模型在数论类题目的准确率从58%提升至82%。