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Thinking in Words: Enhancing the Inference Ability of Large Language Models
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为“词的思考”（ToW）的数据增强方法，用于改善下一词预测中的事实幻觉和效率问题。通过从大型模型中提取ToW注释，使用70K注释可提升模型推理能力7%至9%，并减少高达10%的幻觉现象，显示出显著潜力。
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关键要点
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提出了一种名为“词的思考”（ToW）的新型数据增强方法。
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ToW旨在解决下一词预测中的事实幻觉和效率低下问题。
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通过提取ToW注释，模型推理能力提高了7%至9%。
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使用70K ToW注释可减少高达10%的幻觉现象。
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ToW展示了显著的潜在影响。
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