从错误中学习使 LLM 成为更好的推理耠
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。利用 Learning from Mistakes(LeMa)方法,本研究利用大型语言模型(LLMs)对数学问题的解决能力进行改进,仿照人类学习过程中的错误驱动学习机制,通过与 GPT-4 生成的错误更正数据对进行微调,实验证明 LeMa 提升了性能,在 5 个 LLMs 和 2 个数学推理任务中持续改善性能,并在特定 LLMs(如 WizardMath 和...
该研究提出了一种新的评估方法,用于评估大型语言模型(LLM)的数学推理能力。研究发现,LLMs难以识别与特定误解相对应的错误答案和解释特定错误答案的误解。该研究指出了增强LLMs数学推理能力的新机会。