BriefGPT - AI 论文速递
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组合问题的自我导航探索
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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
SELF-DISCOVER是一个通用的框架，能够自我发现任务内在的推理结构来解决复杂的推理问题。在多个推理基准上，相较于Chain of Thought (CoT)，性能提升高达32%。同时，在推理计算量较少的情况下，超过了CoT-Self-Consistency等推理密集型方法20%以上。证明了自我发现的推理结构在不同模型之间是普适的。
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关键要点
- SELF-DISCOVER 是一个通用框架，能够自我发现任务内在的推理结构。
- 在多个推理基准上，相较于 Chain of Thought (CoT)，性能提升高达 32%。
- 在推理计算量较少的情况下，超过了 CoT-Self-Consistency 等推理密集型方法 20%以上。
- 自我发现的推理结构在不同模型之间是普适的，包括 PaLM 2-L、GPT-4 和 Llama2。
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