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释放创造力的思维：语言模型作为层次策略在挑战性问题求解中的改进探索
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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
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，通过引入“规划标记”作为指南并微调模型参数来解决问题。该方法在三种不同的LLMs上评估，相对于原始的链式思维微调基准，取得了显著的准确性提升。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）在推理链一致性方面存在困难。
- 现有方法过于依赖数据驱动，忽视模型推理能力的结构方面。
- 研究引入“规划标记”作为推理步骤的指南。
- 规划标记与模型参数一起微调，所需可训练参数增加微不足道。
- 方法在三种不同的LLMs上评估，取得显著的准确性提升。
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