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接下来,我们分析了 Qwen2.5-Math-1.5B 正确和错误答案中自我反思关键词的出现情况。正如图 4 所示,在不同的采样温度下,大多数自我反思(以频率衡量)都没有得到正确答案。这表明基础模型容易产生肤浅的自我反思。


图 5 右显示了整个 RL 训练过程中奖励和响应长度的动态。与 TinyZero 和 SimpleRL-Zero 类似,我们观察到奖励持续增加,而长度先减少然后激增,现有工作将此归因于顿悟时刻。然而,我们观察到重试模式已经存在于基础模型的响应中(Section 1),但其中许多都是肤浅的(Section 2 ),因此奖励很低。


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