g1: 在 Groq 上使用 Llama-3.1 70b 创建类似OpenAI o1 的推理链

g1 是一个使用 Llama-3.1 70b 模型在 Groq 上创建类似 o1 的推理链的实验性应用。其主要功能和特性如下：

1. 推理链功能：g1 利用 Llama-3.1 模型，通过动态的链式推理（Chain of Thought）来解决通常难以处理的逻辑问题。模型通过逐步推理和多方法验证，以提高逻辑问题的解决能力。
2. 多方法推理：模型被要求使用至少 3 种不同的方法得出答案，并探索多种可能性，确保模型能够正确地解决问题。这种策略帮助 Llama-3.1 在 Strawberry 问题上的准确率从 0% 提升至 70%。
3. 用户可视化：用户可以看到每一步推理过程的标题和内容，帮助理解模型的推理逻辑。
4. JSON格式输出：模型的每一步推理输出以 JSON 格式显示，包括标题、推理内容和下一步行动（继续或给出最终答案）。

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g1 的工作原理基于使用 Llama-3.1 模型，通过提示策略改进逻辑推理能力。其具体工作过程如下：

1. 动态推理链（Chain of Thought）：
   g1 利用动态推理链的原理，逐步引导 Llama-3.1 模型完成复杂的逻辑问题。每次解决问题时，模型不会直接给出答案，而是按步骤进行推理。每一步都有明确的标题和内容，确保推理过程可视化和结构化。
2. 多步骤推理：
   在 g1 中，Llama-3.1 模型被提示使用至少 3 种不同的推导方法来解决问题。这个多步骤的推理过程允许模型探讨不同的解决途径，避免因早期推理错误导致的最终答案错误。例如，在“草莓中有多少个 R”问题中，模型会被引导逐步拆解单词，并仔细检查每个字母。
3. 迭代与自我校验：
   模型会在每个推理步骤中重新审视之前的判断，并根据需要使用新的方法进行验证。这种迭代的自我校验机制有助于确保推理的准确性，避免简单错误。
4. JSON 格式的输出：
   每个推理步骤的结果都会以 JSON 格式输出，包括：
   • title（标题：当前步骤的操作描述。
   • content（内容）：该步骤的具体推理细节。
   • next_action（下一步行动）：指示模型是否应继续推理还是提供最终答案。
5. 提示策略：
   g1 的提示策略优化了 Llama-3.1 模型的推理流程。通过提醒模型使用多种方法探索问题，并不断反思之前的推理，g1 提升了模型的整体推理性能。这种提示包括要求模型“重新检查并使用新的方法”以及“使用最佳实践”。

Examples示例

g1 并不完美，但它的性能明显优于LLMs。根据初步测试，g1 能够准确解决 60-80%的简单逻辑问题，而这些问题通常会难倒LLMs。然而，准确性尚未正式评估。请参见下面的示例。

How many Rs are in strawberry?

草莓里有多少个 Rs？

Prompt: Which is larger, .9 or .11?
提示：哪个更大，.9 还是 .11？

Result:** **结果：

GitHub：https://github.com/bklieger-groq/g1