Critic-CoT:通过链式思维批评提升大型语言模型的推理能力
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了大型语言模型(LLMs)在推理性能提升中的局限性,尤其是缺乏深入批评能力的训练。我们提出了Critic-CoT框架,利用逐步链式思维推理和远程监督数据构建,显著提高了任务解决性能。实验结果表明,该方法有效提升了模型在解决实际问题时的表现,推动了LLMs推理和批评能力的进一步研究。
研究人员开发了CoTGenius框架,用于生成高质量的CoT提示,以提高大型语言模型的推理能力。他们还创建了全面的CoT数据集,并对Llama 2-Chat 7B和13B模型进行了微调,创建了ChainLM模型。此外,提出了一种逐步辩论的方法来减轻推理过程中的累积错误。实验结果表明,ChainLM模型在解决复杂推理问题方面优于现有模型。还分析了CoTGenius中数据类别对模型性能的影响。数据集和代码可在提供的URL上获得。