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逐步奖励：作为推理导航器的步骤级奖励模型
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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
研究发现大型语言模型在整个推理链上保持一致性方面存在困难，引入了“规划标记”作为指南，并通过微调模型参数来实现。该方法在三种不同的LLMs上进行了评估，相对于原始的链式思维微调基准，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）在推理链一致性方面存在困难。
- 研究引入了“规划标记”作为推理步骤的指南。
- 通过微调模型参数来实现规划标记的嵌入。
- 所需的可训练参数增加微不足道，仅占总参数的0.001%。
- 方法在三种不同的LLMs上进行了评估，显示出显著的准确性提升。
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