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通过关系元组、验证和动态反馈提高大型语言模型的算术推理能力
使用关系元组在大型语言模型的推理步骤中表示一种半结构化形式，通过引入关系元组、自动验证过程和动态反馈机制来改善大型语言模型的算数推理能力。
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7 days ago
AutoCV: 通过置信度变化实现自动过程标注的推理增强
我们提出了一种名为 AutoCV 的新方法，通过自动注释推理步骤来增强大型语言模型的推理能力。我们的方法通过训练一个验证模型来为最终答案的正确性评估生成自动过程注释，并且通过检测验证模型在推理步骤中的置信度变化来自动注释推理过程。我们的实验
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a month ago
让推理有意义：衡量和提升思考推理的可靠性
通过对十二个大型语言模型进行因果中介分析，本文发现大型语言模型在生成最终答案时并不可靠地使用中间推理步骤。为了解决这个问题，我们引入了 FRODO 框架，该框架通过使用隐式因果奖励函数生成正确的推理步骤，以及通过因果和对抗优化目标忠实地进行
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4 months ago
巨型语言模型的推理解释解释能力如何？
大规模语言模型的性能可以通过 Prompt Engineering 和 Chain-of-Thought 等提高，本研究从多个方面全面评估了可解释性并引入了一种名为 Self-Entailment-Alignment Chain-of-th
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4 months ago
大型语言模型的自动多步推理和工具使用
ART 框架使用冻结的 LLM 自动生成中间推理步骤作为程序，并能无缝集成生成和外部工具使用，使得在 BigBench 和 MMLU 基准测试中，通过自动 CoT 和 few-shot 提示，ART 实现了对未知任务的实质性改进。在选定的任
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a year ago
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