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用计划标记引导语言模型推理
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究发现，大型语言模型在整个推理链上保持一致性方面存在困难。为了解决这个问题，研究人员引入了“规划标记”作为模型的指南，并将其嵌入到模型的参数中进行微调。该方法可实现显著的准确性提升，且已在三种不同的LLMs上进行了评估。
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关键要点
- 大型语言模型在推理链一致性方面存在困难。
- 研究引入了“规划标记”作为模型的指南。
- 规划标记嵌入到模型参数中进行微调。
- 该方法显著提升了模型的准确性。
- 研究在三种不同的LLMs上进行了评估。
- 微调所需的可训练参数增加微不足道，仅占总参数的0.001%。
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