BriefGPT - AI 论文速递
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提升大规模语言模型在狼人杀游戏中的推理能力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种创新的框架，将大型语言模型（LLMs）与外部思考器模块相结合，以增强基于 LLM 的代理机构的推理能力。该框架形成了一个推理层次结构，其中 LLMs 处理直觉性的 System-1 任务，而思考器专注于需要复杂逻辑分析和领域特定知识的认知 System-2 任务。实验证明了该框架在演绎推理、语音生成和在线游戏评估方面的有效性。此外，我们通过与思考器集成来调优 6B LLM，以超越 GPT4。本文还贡献了迄今为止最大的社交推理游戏数据集。
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关键要点
- 提出了一种创新的框架，将大型语言模型（LLMs）与外部思考器模块相结合。
- 该框架形成了一个推理层次结构，LLMs 处理直觉性的 System-1 任务。
- 思考器专注于需要复杂逻辑分析和领域特定知识的认知 System-2 任务。
- 实验证明该框架在演绎推理、语音生成和在线游戏评估方面的有效性。
- 通过与思考器集成来调优 6B LLM，以超越 GPT4。
- 贡献了迄今为止最大的社交推理游戏数据集。
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