Feb, 2025

CoAT: 增强大型语言模型推理的关联思维链框架

TL;DR本研究针对传统大型语言模型(LLM)在推理过程中缺乏深度思考的问题,提出了关联思维链(CoAT)框架,通过将蒙特卡洛树搜索算法与动态关联记忆机制结合,创新性地扩展了LLM的搜索空间。实验结果表明,CoAT在准确性、一致性和多样性方面显著优于传统推理过程,具备实时动态更新知识库的潜力。