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通过验证器进行多步问题求解：基于模型引导的过程监督的实证分析
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新颖的自动化数据整理方法，即模型引导的过程监督（MiPS），通过对推理模型的解决方案的样本完成进行注释，并获得一个准确度，来注释中间步骤。研究表明，MiPS方法显著提高了PaLM 2在数学和编码任务上的性能。验证器在不同推理模型之间具有很强的泛化能力。
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关键要点
- 本文介绍了一种新颖的自动化数据整理方法，模型引导的过程监督（MiPS）。
- MiPS通过对推理模型的解决方案样本进行注释，获得中间步骤的准确度。
- 研究表明，MiPS方法显著提高了PaLM 2在数学和编码任务上的性能。
- 与以往研究相反，建议优先选择验证器的高预测分数。
- 在GSM8K、MATH和MBPP任务中，MiPS分别提高了0.67%、4.16%和0.92%的准确度。
- 验证器在不同推理模型之间具有很强的泛化能力。
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