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StrategyLLM：作为问题解决的策略生成器，执行器，优化器和评估器的大型语言模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究人员发现大型语言模型（LLMs）在处理个别推理步骤时表现良好，但在整个推理链上保持一致性方面存在困难。为了解决这个问题，他们引入了“规划标记”作为模型的指南，并通过微调模型的参数来实现。他们的方法在三个数学问题数据集上进行了评估，相对于基准方法，取得了显著的准确性提升。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在处理个别推理步骤时表现良好，但在整个推理链上保持一致性方面存在困难。
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研究引入了“规划标记”作为模型的指南，以解决推理一致性问题。
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规划标记与模型参数一起进行微调，所需的可训练参数增加微不足道，仅占总参数的 0.001%。
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该方法在三种不同的 LLMs 上应用，并在三个数学问题数据集上进行了评估。
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相对于原始的链式思维微调基准，该方法取得了显著的准确性提升。
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