Quiet-STaR：大模型隐式内部推理训练方法详解 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一种针对大型语言模型的训练方法，名为 Quiet-STaR (Quiet Self-Training with Rationale)。这种方法的核心思想是在模型生成每个token之前，促使其进行隐式的内部推理，从而提升模型的推理能力和生成质量。 1. 背景：大型语言模型的推理挑战 大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色，但它们在复杂推理、多步问题解决等方面仍然面临挑战。传统的训练方法通常侧重于最大化生成文本的概率，而忽略了模型内部的推理过程。这导致模型在面对需要深层理解和逻辑推理的任务时，容易出现幻觉（hallucination）或产生不一致的结果。 例如，对于一个简单的数学题：“小明有3个苹果，小红给了他2个，现在小明有几个苹果？”，一个仅仅基于文本概率的模型可能直接输出“5”，而没有真正理解题意和进行加法运算。 2. Quiet-STaR 的核心思想 Quiet-STaR 方法旨在解决上述问题，其核心思想是：在模型生成每个token之前，强制模型进行一次“隐式推理”（Quie …