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我们能否进一步引导大语言模型的推理？基于批评者指导的规划与检索增强解决具有挑战性的任务
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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
研究发现，大型语言模型在推理任务中个别步骤表现良好，但整体一致性不足。研究者通过引入“规划标记”并微调模型参数来改善，仅增加0.001%的参数量。测试结果显示，该方法在三种模型和三个数学数据集上显著提高了准确性。
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关键要点
- 大型语言模型在推理任务中表现良好，但整体一致性不足。
- 研究者引入“规划标记”作为模型推理步骤的指南。
- 微调模型参数仅增加0.001%的参数量。
- 该方法在三种模型和三个数学数据集上显著提高了准确性。
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