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Language Models as Implicit Reasoners: Unlocking Potential Reasoning Abilities through Self-Reinforcement
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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LaTent推理优化框架（LaTRO），旨在解决大型语言模型在多步骤复杂推理任务中的不足。通过变分方法优化推理过程，实验证明LaTRO显著提升了推理准确率。
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关键要点
- 本研究提出LaTent推理优化框架（LaTRO），旨在解决大型语言模型在多步骤复杂推理任务中的不足。
- LaTRO通过变分方法优化推理过程和推理质量评估，无需外部反馈或奖励模型。
- 实验证明，LaTRO显著提高了模型的推理准确率。
- 研究显示预训练语言模型可通过自我改进方式解锁和增强潜在推理能力。
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