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Technical Report: Enhancing the Reasoning Ability of Large Language Models through Reward-guided Tree Search

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种通过奖励引导树搜索算法提升大型语言模型（LLMs）推理能力的方法。该方法结合政策模型、奖励模型和搜索算法，显著改善了LLMs在数学推理任务中的表现，展示了其潜在价值。

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标签

models 大型语言模型 奖励引导 推理能力 数学推理 树搜索
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