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Satori: A Reinforcement Learning Approach to Enhance Large Language Model Reasoning Using the Action-Thought Chain
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内容提要
本研究提出了“行动-思维链（COAT）”推理框架，通过两阶段训练结合强化学习，提升大型语言模型（LLM）的推理能力。萨托里模型在数学推理测试中表现出色，展现了良好的泛化能力。
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关键要点
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本研究提出了“行动-思维链（COAT）”推理框架。
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通过两阶段训练结合强化学习，提升大型语言模型（LLM）的推理能力。
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萨托里模型在数学推理测试中表现出色。
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萨托里模型展现了良好的泛化能力。
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