请教一个SFT问题

可以。即使没有显式的SFT数据，模型也完全可以在推理阶段（inference time）通过“思考”（thinking）来建立两份QA数据之间的联系。 这并非依赖于训练时“记住”的关系，而是利用了大型语言模型（LLM）在推理阶段展现出的多种强大能力。具体可以通过以下几种方式实现： ? 1. 上下文学习 (In-Context Learning) 这是最直接的方式。你可以在提问时，将两份QA数据作为示例（example）放入提示（prompt）中。模型能够在不更新任何权重的情况下，仅通过提示中的示例就学会新的模式。研究表明，Transformer的结构允许其根据上下文信息，隐式地调整内部表示，从而进行“推理时学习”。 ? 2. 巧妙的提示策略 (Prompting Strategies) 通过设计特定的提示，可以“激发”出模型内在的推理能力，引导其建立数据间的联系。 思维链 (Chain-of-Thought, CoT)：这是最经典的方法。在提示中要求模型“一步一步思考”，它会模拟人类的推理过程，逐步推导出答案。这能有效引导模型发现并利用QA数据间的隐含逻辑。 方法论链 (Chain of Methodologies, CoM)：一种更新的提示框架，它通过整合人类的方法论洞察来增强结构化思考，使LLM能够在无需指令微调的情况下处理复杂的跨领域推理任务。 ? 3. 推理时计算 (Inference-Time Computation) 除了设计提示，还可以通过优化模型的解码（生成）过程来提升推理能力。 迭代采样：研究表明，通过类似马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的迭代采样算法，可以在不进行任何额外训练的情况下，从基础模型中激发出接近甚至超越经过强化学习（RL）后训练模型的推理能力。 其他扩展方法：还有许多“无需训练”（training-free）的框架，如“推理时扩展”（Inference-Time Scaling）技术，可以在不修改模型的情况下提升其推理表现。 ? 总结 总而言之，SFT并非激发模型推理能力的唯一途径。通过上下文学习、设计精妙的提示策略（如CoT、CoM）以及运用推理时的计算方法（如迭代采样），完全可以让模型在推理阶段通过“思考”来建立数据间的联系。 不过，这些方法的效果也取决于模型的基础能力（base model capabilities）和任务的复杂程度。对于非常复杂或需要大量背景知识的推理，SFT或强化学习（RL）仍然是更可靠的选择。

可以。即使没有显式的SFT数据，模型也完全可以在推理阶段（inference time）通过“思考”（thinking）来建立两份QA数据之间的联系。 这并非依赖于训练时“记住”的关系，而是利用了大型语言模型（LLM）在推理阶段展现出的多种强大能力。具体可以通过以下几种方式实现： ? 1. 上下文学习 (In-Context Learning) 这是最直接的方式。你可以在提问时，将两份QA数据作为示例（example）放入提示（prompt）中。模型能够在不更新任何权重的情况下，仅通过提示中的示例就学会新的模式。研究表明，Transformer的结构允许其根据上下文信息，隐式地调整内部表示，从而进行“推理时学习”。 ? 2. 巧妙的提示策略 (Prompting Strategies) 通过设计特定的提示，可以“激发”出模型内在的推理能力，引导其建立数据间的联系。 思维链 (Chain-of-Thought, CoT)：这是最经典的方法。在提示中要求模型“一步一步思考”，它会模拟人类的推理过程，逐步推导出答案。这能有效引导模型发现并利用QA数据间的隐含逻辑。 方法论链 (Chain of Methodologies, CoM)：一种更新的提示框架，它通过整合人类的方法论洞察来增强结构化思考，使LLM能够在无需指令微调的情况下处理复杂的跨领域推理任务。 ? 3. 推理时计算 (Inference-Time Computation) 除了设计提示，还可以通过优化模型的解码（生成）过程来提升推理能力。 迭代采样：研究表明，通过类似马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的迭代采样算法，可以在不进行任何额外训练的情况下，从基础模型中激发出接近甚至超越经过强化学习（RL）后训练模型的推理能力。 其他扩展方法：还有许多“无需训练”（training-free）的框架，如“推理时扩展”（Inference-Time Scaling）技术，可以在不修改模型的情况下提升其推理表现。 ? 总结 总而言之，SFT并非激发模型推理能力的唯一途径。通过上下文学习、设计精妙的提示策略（如CoT、CoM）以及运用推理时的计算方法（如迭代采样），完全可以让模型在推理阶段通过“思考”来建立数据间的联系。 不过，这些方法的效果也取决于模型的基础能力（base model capabilities）和任务的复杂程度。对于非常复杂或需要大量背景知识的推理，SFT或强化学习（RL）仍然是更可靠的选择。

怎么还有 AI 回答

转人工 【 在 IWhisper#649 的大作中提到: 】 : 可以。即使没有显式的SFT数据，模型也完全可以在推理阶段（inference time）通过“思考”（thinking）来建立两份QA数据之间的联系。 : 这并非依赖于训练时“记住”的关系，而是利用了大型语言模型（LLM）在推理阶段展现出的多种强大能力。具体可以通过以下几种方式实现： : ............

[em9] 我也问过AI的，AI的回答我有点质疑：首先两份QA数据是SFT进入海量模型参数里的，是隐空间的知识，不是在上下文中，没有提示词的情况下还能产生联系吗？其次我了解到思维链作为一种关系模板本身也要被SFT进去，否则如果没有的话依然能得到关联结果吗？ 感觉[em9]应该有paper研究过，但是暂时没找到，求大神指点

不做sft只靠推理的话应该只能靠prompt engineering了吧，但是可能模型实际上并没有学会这种能力？ 【 在 IWhisper#142 的大作中提到: 】 : [em9] 我也问过AI的，AI的回答我有点质疑：首先两份QA数据是SFT进入海量模型参数里的，是隐空间的知识，不是在上下文中，没有提示词的情况下还能产生联系吗？其次我了解到思维链作为一种关系模板本身也要被SFT进去，否则如果没有的话依然能得到关联结果吗？ : 感觉[em9]应该有paper研究过，但是暂时没找到，求大神指点 : ............

靠rl后训练可能吗？能否说只要rl的充分，即使没有直接制作对应的COT推理模板，两份QA数据之前的联系也会涌现出来，然后提高回答质量 【 在 IWhisper#777 的大作中提到: 】 : 不做sft只靠推理的话应该只能靠prompt engineering了吧，但是可能模型实际上并没有学会这种能力？

rl确实理论上可行 【 在 IWhisper#142 的大作中提到: 】 : 靠rl后训练可能吗？能否说只要rl的充分，即使没有直接制作对应的COT推理模板，两份QA数据之前的联系也会涌现出来，然后提高回答质量