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Teaching Large Language Models to Reason through Learning and Forgetting
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内容提要
本研究提出了一种新方法，通过结合成功与失败的推理路径微调大型语言模型，以增强其搜索能力。采用较小的学习率可以减缓性能下降，显著提高推理表现并减少180倍的推理时间。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法，结合成功与失败的推理路径微调大型语言模型。
- 该方法旨在增强大型语言模型的搜索能力，解决其在复杂数学和推理问题上的不足。
- 采用较小的学习率可以减缓模型性能下降。
- 研究结果显示，微调后模型在多个推理基准测试中表现显著提高。
- 该方法还减少了180倍的推理时间。
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