Exploring the Understanding of Multi-Round Large Language Model Reasoning: Approximability, Learnability, and Generalizability

💡 原文英文,约100词,阅读约需1分钟。
📝

内容提要

本研究探讨了多轮推理在大语言模型中的应用,提出了一种通过多轮推理近似图灵可计算函数的方法。研究结果表明,即使序列长度超出模型的上下文窗口,仍能有效学习并降低泛化误差,从而推动多轮序列学习与推理的理论基础发展。

🏷️

标签

➡️

继续阅读