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大型语言模型中的逻辑谜题解决评估：基于扫雷案例研究的洞察
我们的研究引入了一种新的任务 -- 扫雷，旨在测试 LLMs 在陌生格式的任务中的推理和规划能力；我们的实验证明，尽管 LLMs 具备完成该任务所需的基本能力，但它们在将这些能力整合成解决扫雷问题所需的连贯的多步骤逻辑推理过程方面存在困难。
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8 months ago
简化变压器中的线性潜模型：奥赛罗 GPT 的案例研究
这篇论文通过细致的研究一个经过训练的简单变压器模型在奥赛罗游戏中的应用，扩展先前的研究以提升对奥赛罗 - GPT 应用中新兴世界模型的理解，揭示了奥赛罗 - GPT 所包含的对立棋子的线性表达，在决策过程中起着因果驱动作用，并进一步阐述了线
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9 months ago
EMNLP
基于强化学习的推論樹可解释问答方法 (RLET)
本文提出了一种基于强化学习的蕴含树生成框架 RLET，通过句子选择和推理生成模块进行单步推理，并积累整个树的训练信号，实现了针对解释性 QA 中的逻辑推理过程，并且在三个数据集上的实验表明了使用强化学习框架的优点。
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2 years ago
ThinkSum：使用大型语言模型进行集合上的概率推理
提出了一个两阶段概率推理模型，ThinkSum，用于大语言模型的推理和理解。ThinkSum 能够对多个对象或事实进行结构化推理和引用，并在 BIG-bench 评估任务中取得了改进成果。
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2 years ago
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