BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-21T00:00:00Z 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。 📝 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。 🏷️ 标签 models 下一词预测 事实幻觉 数据增强 模型提升 词的思考 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
