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推理的聚合：一个增强大型语言模型中答案选择的层次框架
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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
最近的研究提出了层次化推理聚合框架AoR，提高大型语言模型在复杂推理任务中的性能。实验结果显示，AoR优于其他集成方法，适应多种语言模型，达到更高的性能上限。
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关键要点
- 最近的研究在思维链路提示方面取得了重大突破，提升了大型语言模型在复杂推理任务中的性能。
- 当前研究通过对答案频率进行多个推理链路的抽样和集成来增强LLMs的推理性能，但在正确答案占少数时会失败。
- 提出了一种层次化推理聚合框架AoR，根据推理链路的评估选择答案，并结合动态抽样。
- AoR根据任务的复杂性调整推理链路的数量，实验结果表明其优于其他集成方法。
- AoR适应多种大型语言模型，并达到了更高的性能上限。
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