ChainLM: 通过改进思维连贯性促进大型语言模型的能力
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。Chain-of-Thought 提示可以增强大型语言模型（LLMs）的推理能力，现有的 CoT 综合方法针对简单推理任务，导致 CoT 提示的质量低且不一致。为了应对这一挑战，我们进行了 CoT 提示的实证研究并引入了 CoTGenius，一个用于自动生成优质 CoT 提示的新框架。我们进一步采用 CoTGenius 创建了一个广泛的 CoT 数据集，并在该数据集上对 Llama...
该研究介绍了一种使用CoT提示增强大型语言模型推理能力的新方法。研究人员引入了CoTGenius框架，生成高质量的CoT提示，并创建了广泛的CoT数据集。他们还提出了步骤级辩论方法，通过多个辩论者讨论每个推理步骤来解决累积误差问题。实验证明，ChainLM模型在解决复杂推理问题方面优于现有模型。
