人工智能基础：Softmax 函数和分类交叉熵损失的导数

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1、为什么我们需要更强大的AI推理能力？

在当今时代，人工智能不仅要能够处理简单的对话和生成任务，更要具备像人类一样的推理能力。无论是解决复杂的数学问题，还是编写高质量的代码，甚至是进行科学推理，这些都需要AI具备强大的推理能力。而今天要介绍的OpenThinker-32B，正是在这个方向上取得的重要突破。

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2、OpenThinker-32B：开源推理的新标杆

这个模型最令人兴奋的地方在于它的开放性和强大性能。研究团队通过三个关键策略实现了性能的突破：

• 数据规模化：团队基于OpenThoughts-114k数据集进行训练，这些数据都经过精心策划和筛选。
• 推理轨迹验证：他们开发了一套严格的验证机制，确保模型的推理过程是正确的。对于代码问题，通过测试用例验证；对于数学问题，则采用了特殊的LLM评判机制。
• 模型规模扩展：基于Qwen2.5-32B-Instruct模型进行微调，使用了16k的上下文长度，在强大的硬件资源支持下完成训练。

3、令人惊叹的性能表现

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在实际评测中，OpenThinker-32B展现出了接近闭源模型的性能水平。特别值得一提的是：

•在多个推理基准测试中，包括数学、代码和科学领域，都展现出了优秀的表现

•通过严格的验证机制确保了推理结果的可靠性

•完全开源的评估框架Evalchemy，保证了评测结果的透明度和可复现性

4、开源社区的未来展望

这个突破性的成果不仅标志着开源AI在推理能力上的重要进展，更为未来的发展指明了方向。开放的数据集、透明的验证机制、可扩展的训练方法，这些都为整个AI社区提供了宝贵的经验。

本文转载自 ​​AI帝国​​，作者： 无影寺