Auto Think ： 快手开源的自动思考大模型

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主要介绍

Auto Think 是快手 Kwaipilot 团队开源的一款自动思考大模型，旨在解决深度思考类大模型中存在的“过度思考”问题。该模型通过提出全新的自动思考训练模式，兼具“思考”与“非思考”能力，能够根据问题的难易程度智能切换不同的思考形态，从而更高效地完成任务。模型在多个评测榜单上表现出色，尤其在部分代码编写和数学推理任务中，开启自动思考模式后得分显著提升。

功能特点

• 智能切换思考形态：模型能够根据问题的难易程度，智能切换“思考”与“非思考”模式，简单问题直截了当，复杂问题深度推理。
• 提升任务表现：在多个评测榜单上表现出色，尤其在部分代码编写和数学推理任务中，开启自动思考模式后得分提升显著。
• 减少推理Token消耗：相比传统方法，Auto Think 能够减少约40%的推理Token消耗，节省算力。
• 动态调整推理深度：模型能够根据输入的难度动态调整其推理深度，实现性能与成本的最优协同。

优缺点

优点：

• 智能高效：能够根据问题难度自动切换思考模式，提高任务处理效率。
• 节省算力：减少推理Token消耗，降低计算成本。
• 性能卓越：在多个评测榜单上表现出色，尤其在复杂任务中表现优异。

缺点：

• 模型体积较大：可能需要较高的硬件配置才能运行，如80多GB的模型可能需要多张A100显卡。
• 部署成本较高：对于一些资源有限的企业或个人开发者来说，部署成本可能较高。

如何使用

• 访问开源平台：用户可以通过Hugging Face等开源平台访问Auto Think模型，下载并部署模型。
• 参考技术文档：快手团队提供了详细的技术文档和代码示例，用户可以参考这些文档进行模型的训练和推理。
• 参与社区交流：用户可以加入相关的开发者群组或社区，与其他开发者交流使用心得和经验。

框架技术原理

• 基于强化学习算法：Auto Think模型基于传统的强化学习算法GRPO，并创新性地引入了过程监督机制，开发出Step-SRPO方法。
• 两步式训练方法：首先通过Agentic方法构造长短思考的Cold Start数据，让模型在进行思考之前先进行一个“pre-think”，判断问题的难度。然后再使用Step-SRPO增强模型对各种任务难以程度判断的准确性。
• 动态调整推理深度：模型能够根据输入的难度动态调整其推理深度，实现性能与成本的最优协同。

创新点

• 提出自动思考训练模式：针对“过度思考”问题，提出全新的自动思考训练模式，兼具“思考”与“非思考”能力。
• 智能切换思考形态：模型能够根据问题的难易程度智能切换不同的思考形态，提高任务处理效率。
• 减少推理Token消耗：相比传统方法，Auto Think能够显著减少推理Token消耗，节省算力。

评估标准

• 准确率：模型在多个评测榜单上的准确率表现，如Gsm8k、MBPP、Math 500等。
• 推理Token消耗：模型在推理过程中消耗的Token数量，反映模型的算力需求。
• 性能与成本协同：模型在性能提升的同时，是否能够实现成本的有效控制。

应用领域

• 代码编写：在代码编写任务中，Auto Think能够根据问题的难易程度智能切换思考模式，提高代码编写的效率和准确性。
• 数学推理：在数学推理任务中，Auto Think能够深度推理复杂问题，给出准确的答案。
• 智能问答：在智能问答系统中，Auto Think能够根据用户问题的难易程度给出恰当的回答，提高用户体验。

项目地址

• Hugging Face：https://huggingface.co/Kwaipilot/KwaiCoder-AutoThink-preview