MAF: 提升大型语言模型的推理能力的多方面反馈
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。语言模型在自然语言任务中表现出令人印象深刻的性能，然而，在自然语言推理方面，语言模型仍面临幻觉、生成不正确的中间推理步骤和数学错误等挑战。最近的研究集中于通过自我改进和反馈来增强语言模型。然而，现有的方法依赖于单一的通用反馈来源，无法解决语言模型生成推理链中出现的多种错误类型。在这项工作中，我们提出了一种多方面反馈的迭代改进框架，该框架整合了多个反馈模块，包括冻结的语言模型和外部工具，每个模...
该文章介绍了一种多方面反馈的迭代改进框架，用于增强语言模型在自然语言推理方面的性能。该框架整合了多个反馈模块，可以解决语言模型生成的推理链中的多种错误，并提高了语言模型在多个推理任务中的整体性能。
