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Causal Language Models Enhance Search and Reasoning Abilities in Logical Puzzles
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究发现经过训练的变换器模型在大规模语言模型中具有较强的内在推理能力，能有效解决数独谜题，为智能化应用提供新视角。
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关键要点
- 本研究探讨了大规模语言模型在搜索和推理能力方面的不足。
- 研究分析了因果语言建模对复杂任务（如数独）解决能力的影响。
- 经过基于逻辑步骤的训练，变换器模型能够有效解决94.21%的数独谜题。
- 变换器模型展现出较强的内在推理能力。
- 研究为提升模型的智能化应用提供了新的视角。
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