大型语言模型中的模式感知思维链激励
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。链式思维提示可以引导语言模型进行复杂的多步推理。我们提出了一种考虑演示模式多样性的提示方法，通过在中间步骤中结合步长和推理过程等模式，有效地缓解由演示引起的偏差问题并实现对不同场景的更好泛化。我们在两个开源 LLM 模型上进行了九个推理基准任务的实验，结果表明我们的方法大大提高了推理性能，并且对错误表现出鲁棒性。代码将公开提供。
研究者引入了CoTGenius框架，用于增强大型语言模型（LLMs）的推理能力。通过微调Llama 2-Chat 7B和13B模型，得到了ChainLM模型，解决了累积误差问题。实验证明，ChainLM模型在解决复杂推理问题方面表现更好。
