Kimi-K2-Instruct 开了挂一般的推理和调用,底层魔法是什么?
大模型的推理本质是 “基于上下文的逻辑推演”,但传统模型常陷入 “跳跃式结论”(直接输出结果而忽略中间逻辑)或 “多步混乱”(长推理中前后矛盾)。Kimi-K2-Instruct 的突破,我觉得首先源于对 “推理链路” 的结构化设计。“学会拆解问题”。其训练数据不仅包含 “问题 - 答案” 对,更嵌入了大量 “问题 - 推理步骤 - 答案” 的结构化样本 —— 比如数学题中 “从已知条件到公式选择,再到计算步骤” 的完整链条,逻辑题中 “假设 - 验证 - 排除” 的逐步推导过程。这种 “步骤级数据” 让模型在预训练阶段就理解:“推理不是直接蹦到结果,而是像搭积木一样,用每一步的逻辑合理性支撑最终结论”。比如面对 “甲比乙大 3 岁,丙比乙小 5 岁,甲和丙相差几岁” 的问题,传统模型可能直接输出 “8 岁”,而 Kimi-K2-Instruct 会先拆解:“第一步,用甲 = 乙 + 3,丙 = 乙 - 5;第二步,甲 - 丙 =(乙 + 3)-(乙 - 5)=8”—— 这种 “显式步骤意识” 正是结构化训练的结果。
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