BriefGPT - AI 论文速递
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通过上下文学习提高大型语言模型对常识生成的多样性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
DIV-SE和IDIV-SE方法通过改变输入提示的多样性，在不改变解码过程的前提下，提高了LLM推理的准确性。
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关键要点
- DIV-SE和IDIV-SE方法通过改变输入提示的多样性来提高LLM推理的准确性。
- 这些方法在不改变解码过程的前提下，利用多种推理调用和单次推理调用中的多样提示。
- 在固定生成预算的情况下，这些方法在多个推理基准和最新的计划基准上优于现有基线。
- 在最具挑战性的4/5 Blocksworld任务上，这些方法的准确率超过先前报告的最高准确率至少29.6个百分点。
- 这些改进展示了LLM推理的准确性与成本权衡的帕累托前沿。
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