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Looking Beyond the Next Token
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内容提要
本研究提出了一种名为Trelawney的方法，旨在解决因果语言模型训练中标记预测与人类写作推理过程的差异。通过重新排列训练数据，该方法在规划、算法推理和故事生成任务上显著提升了模型的能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为Trelawney的方法，旨在解决因果语言模型训练中标记预测与人类写作推理过程的差异。
- Trelawney方法通过重新排列和处理训练数据序列，无需改动模型架构即可更准确地模拟真实数据生成过程。
- 研究显示，该方法在多个关键基准上表现出提升，尤其在规划、算法推理和故事生成任务上。
- Trelawney方法能够有效生成长期目标，从而显著增强模型的规划和推理能力。
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