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推理模型学习教程

Reasoning-from-scratch

Reasoning-from-scratch 是一套配有章节说明、练习和代码示例的推理模型教程，帮助具备 Python 基础的学习者循序理解文本生成、推理评估、推理效果改进及模型训练，并通过动手实验巩固所学。

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Reasoning-from-scratch

资源介绍

Reasoning-from-scratch 面向希望动手学习推理模型的读者，以章节资料和配套代码组织学习内容。学习路径从理解推理模型、使用预训练语言模型生成文本开始，逐步进入推理结果评估，以及通过思维链提示、自一致性、Best-of-N 和自我改进探索推理效果。后续章节涉及使用强化学习训练推理模型，并提供练习解答和可选实验脚本。它适合具备 Python 基础、希望把推理模型相关方法与实际实验对应起来的学习者；阅读章节说明后，可以打开相应笔记本跟做，再按需要运行评估或训练示例，而不必只停留在概念介绍。

教程内容

按章节学习推理模型

章节内容从预训练模型的文本生成延伸到推理评估、推理效果改进和强化学习训练，便于按主题逐步学习。

跟做笔记本与练习

多个章节提供主章节 Jupyter 笔记本及练习解答，可对照内容运行示例并检查自己的练习结果。

评估数学推理结果

提供 MATH-500 评估脚本，包括批量评估版本，可用于实验推理模型的答案评估。

尝试推理效果改进方法

提供思维链提示、自一致性、Best-of-N 和自我改进的实验脚本，可用于比较不同方法在 MATH-500 评估中的表现。

学习强化学习训练

提供 GRPO 训练示例及后续改进脚本，帮助学习者对照章节内容观察训练方法的变化。

资源配置

教程类型

开发教程

内容形式

Markdown示例代码配套资源

学习阶段

进阶

文件格式

MarkdownJSONCSVTXTZIP其他

学习路径

  1. 准备 Python 3.10 至 3.14 环境，下载仓库内容并安装项目依赖。

  2. 从各章节 README 选择学习主题，打开对应的主章节 Jupyter 笔记本跟做，并使用练习解答核对结果。

  3. 需要进一步实践时，按章节主题选择 MATH-500 评估、推理效果改进或 GRPO 训练的示例脚本。

使用案例

练习推理模型评估

使用场景学习者想了解如何评估模型给出的数学答案。

学习第 3 章并跟做笔记本，再使用配套的 MATH-500 评估脚本练习答案评估。

比较推理改进方法

使用场景学习者想观察不同推理方法在数学题评估中的表现。

学习第 4、5 章，选择思维链提示、自一致性、Best-of-N 或自我改进脚本，在 MATH-500 评估中开展对比实验。

包含内容

reasoning-from-scratch-source.zip
README-中文安装说明.md
LICENSE-Apache-2.0.txt
SHA256.txt

常见问题

运行配套笔记本需要什么 Python 版本？
项目声明支持 Python 3.10 至 3.14，并将 JupyterLab 列为依赖；笔记本需要在配置好项目依赖的 Python 环境中运行。
是否提供章节练习的解答？
提供。第 2 至第 8 章的主章节代码目录中列有练习解答笔记本，可与对应章节的主笔记本配合使用。
能否用配套内容评估 MATH-500 数学题？
可以。第 3 章提供 MATH-500 评估脚本，其中包括批量评估版本；第 4、5 章还提供在该评估中尝试不同推理方法的脚本。