Sep, 2024

CSCE:通过同时增强因果显著性和一致性来提升大型语言模型的推理能力

TL;DR本研究针对大型语言模型(LLMs)在长程推理任务中的因果幻觉问题,提出了一种非链式的推理框架CSCE,同时关注因果显著性和一致性。该方法通过定制模型的损失函数,提升推理效率,实验证明显著提高了推理成功率和速度,表明非链式方法同样可以促进LLMs完成推理任务。