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语言建模的思维标记
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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出色，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”作为指南，并通过微调模型的参数来提高一致性。实验证明，这种方法在三个数学问题数据集上取得了显著的准确性提升。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在处理个别推理步骤时表现出色，但在整个推理链上保持一致性方面存在困难。
- 研究引入了“规划标记”作为模型的指南，以提高推理一致性。
- 通过微调模型参数，规划标记的引入仅增加了0.001%的可训练参数。
- 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。
- 实验结果显示，相较于原始的链式思维微调基准，该方法显著提高了准确性。
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