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图 1b 展示了不同自我反思关键词的出现次数。我们可以观察到，Qwen2.5 系列的基础模型在产生自我反思行为方面最为活跃，这也部分解释了为什么大多数开源的 R1-Zero 复现都是基于 Qwen2.5 模型。

例如，给模型一个字符串“ubiquitous”，要求其打印从第一个字符开始的每第三个字符。 模型的结果可能不正确，这可能是因为算术运算失败，更重要的是，模型无法像人类一样访问单个字母。模型将三个词元视为一个整体，因为其训练数据是基于词元的。 模型需要从大量数据中学习不同字母与词元之间的关系，而我们使用词元的主要原因是为了提高效率。 很多人希望完全取消词元，使用字符级或字节级模型，但这会产生非常长的序列，目前人们还不知道如何处理。，5-0！巴萨进国王杯4强 11天两战灌瓦伦12球 费兰半小时戴帽弑旧主

因此，让我们看看如何使我们的模型不再只是采样互联网文档，而是回答问题。换句话说，我们要开始考虑对话。这些对话可以是多轮的，可以有多个回合。在最简单的情况下，它们是人与助手之间的对话。例如，我们可以想象对话可能如下所示：当一个人说：“2 加 2 等于几？”助手应该这样回应：2 加 2 等于 4。当人类追问，如果用星号代替加号会怎样？助手可以做出相应的回应。同样地，这是另一个例子，表明助手也可以拥有一定的个性，它有点友好。然后在第三个例子中，我展示了当人类要求我们不愿意帮忙的事情时，我们可以产生所谓的拒绝，我们可以说我们帮不了这个忙。

对上述内容我们可以这样理解：如果模型的参数占用了 X 的空间，那么梯度也会占用大约相同的空间。然后，像 AdamW 这样的优化器需要更多的空间，因为它们就像一个记录员，跟踪最近的更新历史，以便更好地决定未来的优化。

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财报显示，四季度谷歌的营收和EPS盈利增长均较三季度放缓，营收增速为2023年第三季度以来最低，但营收低于预期，EPS高于预期。换言之，营收增长放缓至约12%的程度超出分析师预期，EPS的放缓程度还没有预期大。