大语言模型中的累积推理
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文提出了一种名为累积推理 (CR) 的新方法,通过以累积和迭代的方式利用语言模型来模拟人类思维过程,将任务分解为较小的组成部分,从而更有效地解决复杂问题,对逻辑推理任务而言,CR 方法持续优于现有方法,提升高达 9.3%,并在策划的 FOLIO wiki 数据集上达到惊人的 98.04%准确率,在 24 点游戏中,CR 方法实现了 94%的准确率,在先前的最先进方法基础上提高了 20%以上。
本文介绍了一种名为累积推理 (CR) 的新方法,通过利用语言模型以累积和迭代的方式模拟人类思维过程,更有效地解决复杂问题。CR 方法在逻辑推理任务中持续优于现有方法,提升高达9.3%。在FOLIO wiki数据集上,CR 方法达到了惊人的98.04%准确率。在24点游戏中,CR 方法实现了94%的准确率,比先前的最先进方法提高了20%以上。