Can Language Models Learn to Skip Steps?

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内容提要

本研究探讨语言模型在推理中跳过步骤的能力,提出了一种控制框架以生成更短且准确的推理路径。研究发现,在指导下,模型的任务效率和精确性得以提升,同时展现出更强的泛化能力。

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