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学习规划与推理：将大型语言模型作为评估者
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了EvalPlanner算法，旨在解决推理链评估中缺乏人类注释的问题。该算法生成并优化无约束评估计划，从而提高大型语言模型的评估有效性。
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关键要点
- 本研究提出了EvalPlanner算法，旨在解决推理链评估中缺乏人类注释的问题。
- EvalPlanner算法生成并优化无约束评估计划，提高大型语言模型的评估有效性。
- 该算法通过自我训练循环迭代优化，构建合成评估计划。
- EvalPlanner实现了新的生成奖励模型的最先进性能。
- 研究显示规划和推理在提升大型语言模型作为评估者的有效性中的重要作用。
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