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语言模型的演绎闭包训练：连贯性、准确性和可更新性
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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
本文介绍了一种微调策略，通过使用思维链提示最大化生成正确答案的边际对数似然，提高了语言模型的准确性。使用自学习推理器、马尔可夫链蒙特卡罗-期望最大化算法解决了采样问题，并采用控制变量技术降低了梯度估计的方差。在实验中，该技术在任务中提高了模型准确性。
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关键要点
- 大型语言模型通过思维链提示逐步解决问题，提高准确性。
- 提出了一种微调策略，最大化生成正确答案的边际对数似然。
- 使用自学习推理器和马尔可夫链蒙特卡罗-期望最大化算法解决采样问题。
- 采用控制变量技术降低梯度估计的方差。
- 在GSM8K和BIG-Bench Hard任务中，该技术提高了模型准确性。
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