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Prompt Marginalization for Enhancing the Reasoning Ability of Large Language Models
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内容提要
本研究提出了一种新颖的提示边际化方法，旨在提升大型语言模型在推理任务中的表现。该方法通过迭代采样策略，在多个算术推理基准数据集上超越了现有策略。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的提示边际化方法，旨在提升大型语言模型在推理任务中的表现。
- 该方法通过迭代采样策略，形成答案分布的蒙特卡洛近似，识别最可能的答案。
- 实验证明，该方法在多个算术推理基准数据集上的表现优于现有策略。
- 大型语言模型在推理任务中未充分利用响应，提出的算法框架解决了这一问题。
- 鼓励大型语言模型生成一系列中间步骤可以提升其推理能力。
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