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自我探索：大型语言模型的自我组织推理结构
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
SELF-DISCOVER是一个通用的框架，用于自我发现任务内在的推理结构，提高推理问题的解决能力。相较于CoT，性能提升高达32%。在推理计算量较少的情况下，超过了CoT-Self-Consistency等推理密集型方法20%以上。自我发现的推理结构在不同模型族之间是普适的。
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关键要点
- SELF-DISCOVER 是一个通用框架，用于自我发现任务内在的推理结构。
- 相较于 Chain of Thought (CoT)，SELF-DISCOVER 的性能提升高达 32%。
- 在推理计算量较少的情况下，SELF-DISCOVER 超过了 CoT-Self-Consistency 等推理密集型方法 20% 以上。
- 自我发现的推理结构在不同模型族之间是普适的，包括 PaLM 2-L、GPT-4 和 Llama2。
- SELF-DISCOVER 在 BigBench-Hard、基于代理的推理和数学等具有挑战性的推理基准上表现优异。
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