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大型推理模型中思维的出现 I：寻找正确的直觉
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内容提要
本研究提出了“自我对弈强化学习”（RLSP）框架，旨在提升大型预训练语言模型在数学推理方面的能力。研究结果表明，RLSP显著提高了模型推理的多样性和准确性。
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关键要点
- 本研究提出了自我对弈强化学习（RLSP）框架。
- RLSP旨在提升大型预训练语言模型在数学推理方面的能力。
- 研究结果表明，RLSP显著提高了模型推理的多样性和准确性。
- RLSP能够有效增加模型推理的多样性和正确性。
- 该框架特别在数学领域的实证研究中表现出色，推动了复杂推理能力的出现。
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