كوكونوت من ميتا إيه آي: تعزيز الاستدلال في نماذج اللغات الكبيرة باستخدام سلسلة الفكر المستمر

تُقدم ميتا إيه آي طريقة جديدة تُسمى كوكونوت (سلسلة الفكر المستمر) لتحسين قدرات الاستدلال في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). على عكس طريقة سلسلة الفكر (CoT) التقليدية القائمة على النص، تسمح كوكونوت لـ LLMs بالاستدلال في فضاء كامن مستمر، متجاوزةً بذلك قيود التعبير اللفظي. تُظهر الأبحاث أن كوكونوت تتفوق في المهام التي تتطلب تخطيطًا معقدًا، حيث تُظهر نمط استدلال مشابهًا لخوارزمية البحث أولاً بالعرض (BFS). تتضمن عملية التدريب متعددة المراحل توجيهًا تدريجيًا للنموذج للاستدلال في الفضاء الكامن، مما يحسّن في النهاية الدقة والكفاءة.