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自我探索：大型语言模型的自我组织推理结构

💡 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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